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Función física no clonable

Una función física inclonable , o PUF , es un objeto físico cuyo funcionamiento no puede reproducirse ("clonarse") físicamente (mediante la creación de otro sistema con la misma...

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Una función física inclonable , o PUF , es un objeto físico cuyo funcionamiento no puede reproducirse ("clonarse") físicamente (mediante la creación de otro sistema con la misma tecnología), que, para una entrada y condiciones dadas (desafío), proporciona una "huella digital" definida físicamente [ 1 ] (respuesta) que sirve como identificador único , generalmente para un dispositivo semiconductor como un microprocesador o un material que produce una señal óptica. [ 2 ] Las PUF suelen basarse en variaciones físicas únicas que ocurren de forma natural durante la fabricación de semiconductores. [ 3 ] Una PUF es una entidad física incorporada en una estructura física. Las PUF pueden implementarse en circuitos integrados , incluyendo FPGA , [ 4 ] y pueden utilizarse en aplicaciones con altos requisitos de seguridad, más específicamente criptografía , dispositivos de Internet de las cosas (IoT) [ 5 ] y protección de la privacidad . [ 6 ] Las PUF también pueden ser materiales físicos que proporcionan una distribución única que puede utilizarse para la autenticación. [ 2 ] El término también se suele ampliar como una función físicamente inclonable en la literatura académica. [ 1 ]

Historia

Las primeras referencias sobre sistemas que explotan las propiedades físicas de sistemas desordenados para fines de autenticación se remontan a Bauder en 1983 [ 7 ] y Simmons en 1984. [ 8 ] [ 9 ] Naccache y Frémanteau proporcionaron un esquema de autenticación en 1992 para tarjetas de memoria. [ 10 ] Las PUF fueron propuestas formalmente por primera vez de manera general por Pappu en 2001, [ 11 ] bajo el nombre de función física unidireccional (POWF), con el término PUF acuñado en 2002, [ 12 ] mientras describía la primera PUF integrada donde, a diferencia de las PUF basadas en óptica, el circuito de medición y la PUF están integrados en el mismo circuito eléctrico (y fabricados en silicio).

A partir de 2010, PUF captó la atención en el mercado de tarjetas inteligentes como una forma prometedora de proporcionar "huellas digitales de silicio", creando claves criptográficas únicas para cada tarjeta inteligente. [ 13 ] [ 14 ]

Las PUF se han establecido como una alternativa segura al almacenamiento de claves secretas con respaldo de batería en FPGA comerciales , como Xilinx Zynq Ultrascale+, [ 15 ] y Altera Stratix 10. [ 16 ]

Concepto

Las espumas de poliuretano (PUF) dependen de la singularidad de su microestructura física. Esta microestructura depende de factores físicos aleatorios introducidos durante la fabricación. Estos factores son impredecibles e incontrolables, lo que hace prácticamente imposible duplicar o clonar la estructura.

En lugar de incorporar una única clave criptográfica, las PUF implementan la autenticación de desafío-respuesta para evaluar esta microestructura. Cuando se aplica un estímulo físico a la estructura, esta reacciona de forma impredecible (pero repetible) debido a la compleja interacción del estímulo con la microestructura física del dispositivo. Esta microestructura exacta depende de factores físicos introducidos durante la fabricación, que son impredecibles (como una moneda justa ). El estímulo aplicado se denomina desafío, y la reacción de la PUF se denomina respuesta. Un desafío específico y su respuesta correspondiente forman juntos un par desafío-respuesta o CRP. La identidad del dispositivo se establece mediante las propiedades de la propia microestructura. Dado que esta estructura no se revela directamente mediante el mecanismo de desafío-respuesta, dicho dispositivo es resistente a los ataques de suplantación de identidad .

Utilizando un extractor difuso o el esquema de compromiso difuso que son demostrablemente subóptimos en términos de almacenamiento y cantidad de fuga de privacidad o utilizando códigos polares anidados [ 17 ] que pueden hacerse asintóticamente óptimos, se puede extraer una clave criptográfica fuerte única de la microestructura física. [ 18 ] La misma clave única se reconstruye cada vez que se evalúa la PUF. [ 19 ] [ 20 ] El mecanismo de desafío-respuesta se implementa luego utilizando criptografía .

Las PUF se pueden implementar con una inversión de hardware muy pequeña en comparación con otras primitivas criptográficas que ofrecen un comportamiento de entrada/salida impredecible, como las funciones pseudoaleatorias . En algunos casos, incluso se pueden construir PUF a partir de hardware existente con las propiedades adecuadas.

La inclonabilidad implica que cada dispositivo PUF tiene una forma única e impredecible de mapear desafíos a respuestas, incluso si se fabricó con el mismo proceso que un dispositivo similar. Resulta inviable construir un PUF con el mismo comportamiento de desafío-respuesta que otro PUF dado, ya que el control exacto del proceso de fabricación es inviable. La inclonabilidad matemática implica que debería ser muy difícil calcular una respuesta desconocida dadas las demás CRP o algunas de las propiedades de los componentes aleatorios de un PUF. Esto se debe a que una respuesta se crea mediante una interacción compleja del desafío con muchos o todos los componentes aleatorios. En otras palabras, dado el diseño del sistema PUF, sin conocer todas las propiedades físicas de los componentes aleatorios, las CRP son altamente impredecibles. La combinación de inclonabilidad física y matemática hace que un PUF sea verdaderamente inclonable. [ 19 ] [ 21 ]

Cabe señalar que una PUF es "imposible de clonar" utilizando la misma implementación física, pero una vez extraída la clave de una PUF, generalmente no hay problema en clonarla (la salida de la PUF) por otros medios. Para PUF extensas , definidas más adelante, en algunos casos se puede entrenar una red neuronal con pares de desafío-respuesta observados y usarla para predecir respuestas no observadas; sin embargo, esto puede tener un efecto limitado dependiendo de la robustez e imprevisibilidad de la PUF. [ 22 ]

Debido a estas propiedades, las PUF pueden utilizarse como un identificador de dispositivo único e inalterable. Las PUF también pueden utilizarse para la generación y el almacenamiento seguros de claves y como fuente de aleatoriedad .

Clasificación

Extenso / confinado (fuerte / débil)

  • Los términos PUF fuerte/débil están en desuso, porque el término 'PUF débil' no describe adecuadamente la propiedad del PUF; ISO/IEC 20897 define los términos PUF como PUF extenso , PUF confinado .
  • Las PUF confinadas pueden considerarse un tipo de memoria que se inicializa aleatoriamente durante su fabricación. Un desafío se puede considerar una dirección dentro de la memoria, y la respuesta, el valor aleatorio almacenado en esa dirección. De esta forma, la cantidad de pares desafío-respuesta (CRP) únicos aumenta linealmente con la cantidad de elementos aleatorios de la PUF. La ventaja de estas PUF es que son oráculos aleatorios reales , por lo que son inmunes a los ataques de aprendizaje automático. La debilidad es que la cantidad de CRP es pequeña y puede agotarse, ya sea por un adversario que pueda sondear la PUF directamente, o durante protocolos de autenticación a través de canales inseguros, en cuyo caso el verificador debe llevar un registro de los desafíos que el adversario ya conoce. Por eso, la principal aplicación de las PUF confinadas es como fuente de aleatoriedad para derivar claves criptográficas.
  • Los PUF extensos son sistemas que realizan cálculos basados ​​en su estructura interna. Su número de CRP únicos aumenta de forma no lineal con el incremento del número de elementos aleatorios debido a las interacciones entre ellos. La ventaja es que, de esta forma, el espacio de CRP puede ser lo suficientemente grande como para que su agotamiento sea prácticamente imposible y las colisiones entre dos elementos elegidos al azar sean lo suficientemente improbables, lo que permite a la parte verificadora no tener que llevar un registro de los elementos utilizados, sino simplemente elegirlos aleatoriamente del espacio. Otra ventaja es que la aleatoriedad puede almacenarse no solo en los elementos, sino también en sus interacciones, que a veces no se pueden leer directamente. La desventaja es que los mismos elementos y sus interacciones se reutilizan para diferentes desafíos, lo que abre la posibilidad de obtener información sobre los elementos y sus conexiones y utilizarla para predecir la reacción del sistema ante desafíos no observados.

Implícito / explícito

Todas las implementaciones de una PUF específica dentro de un dispositivo determinado se crean de forma uniforme mediante procesos escalables. Por ejemplo, cuando se fabrica un criptoprocesador basado en un chip de silicio, se crean muchos procesadores en la misma oblea de silicio. Los equipos de la fundición aplican las mismas operaciones a todos los chips de la oblea, procurando que sean lo más reproducibles posible para obtener características de rendimiento y fiabilidad predecibles y elevadas en todos ellos. A pesar de esto, se genera aleatoriedad para que la PUF de cada chip sea única.

  • La aleatoriedad explícita de las PUF se crea mediante una operación tecnológica independiente. Esto supone una desventaja, ya que dicha operación implica costes adicionales y el fabricante puede sustituirla intencionadamente por otra, lo que puede reducir la aleatoriedad y comprometer las características de seguridad.
  • La PUF implícita utiliza las imperfecciones tecnológicas como fuente de aleatoriedad, diseñando la PUF como un dispositivo cuyo funcionamiento se ve fuertemente afectado por dichas imperfecciones, en lugar de permanecer inalterado, como ocurre con los circuitos convencionales. Además, se fabrica simultáneamente con el resto del dispositivo. Dado que las fundiciones no pueden eliminar las imperfecciones tecnológicas, a pesar de tener un fuerte incentivo económico para fabricar chips más eficientes y fiables, esto ofrece cierta protección contra la manipulación de dichas PUF mediante puertas traseras. La manipulación de las máscaras litográficas mediante puertas traseras puede detectarse mediante ingeniería inversa de los dispositivos resultantes. Fabricar la PUF como parte del resto del dispositivo la hace más económica que las PUF explícitas.

Intrínseco / extrínseco

  • Las PUF extrínsecas dependen de sensores para medir un sistema que contiene la aleatoriedad. Estos sensores son un punto débil, ya que pueden ser reemplazados por falsificaciones que envíen las mediciones necesarias.
  • El funcionamiento intrínseco de las PUF se ve afectado por la aleatoriedad inherente al propio sistema.

Tipos

Se han propuesto más de 40 tipos de PUF. [ 23 ] Estos abarcan desde PUF que evalúan un elemento intrínseco de un sistema electrónico integrado preexistente [ 24 ] hasta conceptos que implican la introducción explícita de distribuciones de partículas aleatorias en la superficie de objetos físicos para la autenticación. [ 25 ] Todos los PUF están sujetos a variaciones ambientales como la temperatura, la tensión de alimentación y la interferencia electromagnética , que pueden afectar su rendimiento. Por lo tanto, más que ser simplemente aleatorio, el verdadero poder de un PUF reside en su capacidad de ser diferente entre dispositivos, pero a la vez ser el mismo bajo diferentes condiciones ambientales en el mismo dispositivo.

Métricas de evaluación de PUF

Para evaluar la calidad de una función física inclonable (PUF, por sus siglas en inglés), se suelen utilizar varios indicadores de rendimiento. Estas métricas son generalmente de naturaleza estadística y se emplean para comparar respuestas entre dispositivos, en distintos desafíos y a lo largo del tiempo. Incluyen medidas de unicidad, fiabilidad, uniformidad, número efectivo de bits independientes (ENIB), etc. [ 2 ]

Distancia de Hamming fraccionaria (fHD)

La distancia fraccionaria de Hamming (fHD) es una métrica comúnmente utilizada para cuantificar la diferencia entre dos respuestas binarias. [ 26 ] [ 27 ] Se define como:

FHD(A,B)=1ab∑I=1a∑J=1b(A⊕B)IJ{\displaystyle fHD(A,B)={\frac {1}{ab}}\sum _{I=1}^{a}\sum _{J=1}^{b}(A\oplus B)_{IJ}}

donde A y B son matrices binarias que representan dos respuestas, a y b son las dimensiones de estas matrices, y ⊕ denota la operación XOR bit a bit. La suma se realiza sobre todas las posiciones de píxeles I (1, 2, ..., a ) y J (1, 2, ..., b ) en las matrices. El resultado proporciona una medida normalizada de similitud entre las dos matrices, que va de 0 (idénticas) a 1 (completamente diferentes). [ 2 ]

En la práctica, el fHD se aplica a menudo a conjuntos de respuestas. Por ejemplo, en el análisis de fiabilidad intra-PUF, el fHD se calcula a partir de mediciones repetidas (el conjunto 'C'), y el valor medio del fHD se informa como el valor de fiabilidad.

Unicidad

La unicidad es una medida de cuán distinguibles son las respuestas de diferentes instancias de PUF. Generalmente se cuantifica mediante la media de las distancias fraccionarias de Hamming entre dispositivos (inter-fHD). La unicidad se usa comúnmente en la literatura. [ 28 ] [ 29 ] Esto viene dado por:

μ2=1(norte2)∑incógnita=1norte−1∑y=incógnita+1norteFHD(Dincógnita,Dy){\displaystyle \mu _{2}={\frac {1}{\binom {N}{2}}}\sum _{x=1}^{N-1}\sum _{y=x+1}^{N}fHD(D_{x},D_{y})}

donde μ 2 es la media inter-fHD, N es el número de respuestas entre dispositivos, y D x y D y son matrices del conjunto entre dispositivos { D }. Por lo tanto, N es también el número total de matrices en el conjunto { D }. [ 2 ] [ 30 ]

El parámetro comúnmente reportado como "singularidad" se expresa entonces como:

Unorteiqtúminortemiss=μ2×100%{\displaystyle Unicidad=\mu _{2}\times 100\%}

El valor ideal para μ 2 es 0,5. Esto indica que, en promedio, diferentes instancias de PUF producen respuestas que difieren en el 50% de sus bits, lo que demuestra tanto aleatoriedad como singularidad.

Fiabilidad

La fiabilidad, que suele reportarse junto con la uniformidad, es una medida de la consistencia de las respuestas de una PUF cuando se aplica el mismo desafío varias veces. Se cuantifica mediante la distancia de Hamming fraccional intra-dispositivo media (intra-fHD), expresada como:

μ1=1(norte2)∑incógnita=1norte−1∑y=incógnita+1norteFHD(doincógnita,doy){\displaystyle \mu _{1}={\frac {1}{\binom {N}{2}}}\sum _{x=1}^{N-1}\sum _{y=x+1}^{N}fHD(C_{x},C_{y})}

donde μ 1 es la media intra-fHD, N es el número de mediciones repetidas, y C x y C y son matrices del conjunto intra-dispositivo { C }.

La fiabilidad se define entonces como:

Rmiliability=(1−μ1)×100%{\displaystyle Fiabilidad=(1-\mu _{1})\times 100\%}

Idealmente, μ 1 sería 0, lo que indicaría que las mediciones repetidas de la misma instancia de PUF producen respuestas idénticas. Sin embargo, en la práctica, lograr una media intra-fHD de 0 es difícil para identificadores de tamaño razonable debido a factores como el ruido, los errores de alineación y otras influencias ambientales, que aumentan el intra-fHD observado. [ 2 ] [ 30 ]

Uniformidad

La uniformidad cuantifica la proporción de 0 y 1 en la salida binaria de una PUF, también conocida como " peso de Hamming " o "sesgo". Un valor de 0,5 (50 %) indica la máxima entropía, donde cada bit de salida tiene la misma probabilidad de ser 0 o 1.

Matemáticamente, para una matriz binaria D_n con a filas y b columnas, donde D_{n,I,J } denota el valor del píxel en las coordenadas (I,J) , la uniformidad de una única respuesta PUF se define como:

Unorte=1a⋅b∑I=1a∑J=1bDnorte,I,J{\displaystyle U_{n}={\frac {1}{a\cdot b}}\sum _{I=1}^{a}\sum _{J=1}^{b}D_{n,I,J}}

La uniformidad general para un conjunto de N respuestas PUF es entonces:

U=1norte∑norte=1norteUnorte{\displaystyle U={\frac {1}{N}}\sum _ {n=1}^{N}U_ {n}}

Aquí,Unorte{\displaystyle U_{n}}es un número entre 0 y 1 que representa el valor promedio de píxeles de la matriz. El conjunto{D}{\displaystyle \{D\}}a veces se utiliza para analizar la uniformidad en múltiples dispositivos. [ 2 ]

Número efectivo de bits independientes

El número efectivo de bits independientes (ENIB) cuantifica la cantidad de información única y no correlacionada en la respuesta de una PUF. Valores altos de ENIB indican baja redundancia y alta entropía en la salida.

Se define matemáticamente como:

norte=μ2(1−μ2)σ22{\displaystyle N={\frac {\mu _{2}(1-\mu _{2})}{\sigma _{2}^{2}}}}

dóndenorte{\displaystyle N}es el ENIB,μ2{\displaystyle \mu _{2}}es la media de la distribución de la distancia de Hamming interfraccional (inter-fHD), yσ2{\displaystyle \sigma _{2}}es su desviación estándar (conσ22{\displaystyle \sigma _{2}^{2}}representando la varianza).

En algunos textos, esta métrica también se conoce como grados de libertad (DoF) de la respuesta PUF. [ 31 ] [ 2 ]

Decidibilidad

La capacidad de decisión mide la eficacia con la que una PUF puede distinguir entre diferentes dispositivos. Valores más altos indican que las respuestas de la PUF se pueden separar de forma más fiable, mientras que un valor de cero significa que no existen características distinguibles, lo que hace que la PUF sea ineficaz.

Se define matemáticamente como:

d′=|μ1−μ2|σ12+σ222{\displaystyle d'={\frac {|\mu _{1}-\mu _{2}|}{\sqrt {\frac {\sigma _{1}^{2}+\sigma _{2}^{2}}{2}}}}}

dónded′{\displaystyle d'}representa la decidibilidad,μ1{\displaystyle \mu _{1}}es la media de la distribución de la distancia de Hamming intrafraccional (intra-fHD),μ2{\displaystyle \mu _{2}}es la media de la distribución inter-fHD,σ1{\displaystyle \sigma _{1}}es la desviación estándar de los intra-fHD, yσ2{\displaystyle \sigma _{2}}es la desviación estándar de los inter-fHD. [ 32 ] [ 2 ]

Corrección de errores

En muchas aplicaciones, es importante que la salida sea estable. Si la PUF se utiliza como clave en algoritmos criptográficos, es necesario realizar una corrección de errores para subsanar cualquier error causado por los procesos físicos subyacentes y reconstruir exactamente la misma clave cada vez, bajo cualquier condición de funcionamiento. En principio, existen dos conceptos básicos: el código de corrección de errores (ECC) de preprocesamiento y el de postprocesamiento. [ 33 ] [ 34 ]

Las unidades ECC integradas en el chip aumentan el tamaño, el consumo de energía y el tiempo de procesamiento de datos; además, exponen vulnerabilidades a ataques de análisis de potencia que intentan modelar matemáticamente la PUF. Por otro lado, algunos diseños de PUF, como la EC-PUF, no requieren una unidad ECC integrada en el chip. [ 3 ]

Se han desarrollado estrategias que permiten que la SRAM PUF se vuelva más confiable con el tiempo sin degradar otras medidas de calidad de la PUF, como la seguridad y la eficiencia. [ 35 ]

Una investigación realizada en la Universidad Carnegie Mellon sobre diversas implementaciones de PUF encontró que algunas técnicas de reducción de errores redujeron los errores en la respuesta de PUF en un rango de ~70 por ciento a ~100 por ciento. [ 36 ]

Una investigación realizada en la Universidad de Massachusetts Amherst para mejorar la fiabilidad de las claves generadas por PUF de SRAM propuso una técnica de corrección de errores para reducir la tasa de errores. [ 37 ]

Se utilizan métodos de codificación de confiabilidad y confidencialidad conjunta basados ​​en codificación de transformación para obtener confiabilidades significativamente mayores para cada bit generado a partir de una PUF, de modo que los códigos de corrección de errores de baja complejidad, como los códigos BCH, sean suficientes para satisfacer una restricción de probabilidad de error de bloque de 1 bit de error por cada mil millones de bits. [ 38 ]

Los códigos polares anidados se utilizan para la cuantización vectorial y la corrección de errores de forma conjunta. Su rendimiento es asintóticamente óptimo en términos de, para una longitud de bloque dada, el número máximo de bits secretos generados, la cantidad mínima de información privada filtrada sobre las salidas de la PUF y el almacenamiento mínimo requerido. Se demuestra que el esquema de compromiso difuso y los extractores difusos son subóptimos en términos de almacenamiento mínimo. [ 17 ]

Disponibilidad

Vulnerabilidades

En 2011, una investigación universitaria demostró que las implementaciones de PUF basadas en retardo son vulnerables a ataques de canal lateral [ 49 ] [ 50 ] y recomendó que se emplearan contramedidas en el diseño para prevenir este tipo de ataque. Además, una implementación incorrecta de PUF podría introducir " puertas traseras " en un sistema que de otro modo sería seguro. [ 51 ] [ 52 ] En junio de 2012, Dominik Merli, científico del Instituto de Investigación Fraunhofer para la Seguridad Aplicada e Integrada (AISEC), afirmó además que las PUF introducen más puntos de entrada para piratear un sistema criptográfico y que se requiere una mayor investigación sobre las vulnerabilidades de las PUF antes de que puedan utilizarse en aplicaciones prácticas relacionadas con la seguridad. [ 53 ] Los ataques presentados se dirigen a PUF implementadas en sistemas inseguros, como FPGA o RAM estática (SRAM). También es importante garantizar que el entorno sea adecuado para el nivel de seguridad requerido, [ 33 ] ya que de lo contrario podrían ser posibles ataques que aprovechen la temperatura y otras variaciones. [ 54 ]

En 2015, algunos estudios afirmaron que era posible atacar ciertos tipos de PUF con equipos de bajo costo en cuestión de milisegundos. Un equipo de la Universidad Ruhr de Bochum, Alemania, demostró un método para crear un modelo de PUF árbitro XOR y, por lo tanto, poder predecir su respuesta a cualquier tipo de desafío. Su método requiere solo 4 CRP, que incluso en dispositivos con recursos limitados no deberían tardar más de 200 ms en producirse. Utilizando este método y un dispositivo de $25 o un teléfono inteligente con NFC, el equipo logró clonar con éxito tarjetas RFID basadas en PUF almacenadas en la billetera de los usuarios mientras la llevaban en el bolsillo trasero. [ 55 ]

Ataques de aprendizaje automático demostrables

Los ataques mencionados anteriormente abarcan desde ataques invasivos, por ejemplo, [ 56 ] hasta ataques no invasivos. [ 55 ] Uno de los tipos más conocidos de ataques no invasivos son los ataques de aprendizaje automático (ML). [ 55 ] Desde el comienzo de la era de las PUF, se ha dudado de si estas primitivas son susceptibles a este tipo de ataques. [ 57 ] Ante la falta de un análisis exhaustivo y pruebas matemáticas de la seguridad de las PUF, se han introducido ataques ad hoc contra ellas en la literatura. En consecuencia, las contramedidas presentadas para hacer frente a estos ataques son menos efectivas. En línea con estos esfuerzos, se ha conjeturado si las PUF pueden considerarse circuitos, siendo demostrablemente difíciles de romper. [ 58 ] En respuesta, se ha sugerido un marco matemático, donde se han introducido algoritmos de ML demostrables contra varias familias conocidas de PUF. [ 59 ]

Junto con este marco de aprendizaje automático demostrable, para evaluar la seguridad de las PUF contra ataques de aprendizaje automático, se han reintroducido algoritmos de prueba de propiedades en la comunidad de seguridad de hardware y se han hecho accesibles públicamente. [ 60 ] [ 61 ] Estos algoritmos tienen sus raíces en campos de investigación bien establecidos, a saber, la prueba de propiedades , la teoría del aprendizaje automático y el análisis booleano .

Los ataques de aprendizaje automático también pueden aplicarse a las PUF, ya que la mayoría de los métodos de preprocesamiento y postprocesamiento aplicados hasta ahora ignoran el efecto de las correlaciones entre las salidas de los circuitos PUF. Por ejemplo, obtener un bit comparando las salidas de dos osciladores de anillo es un método para disminuir la correlación. Sin embargo, este método no elimina todas las correlaciones. Por lo tanto, se aplican las transformaciones clásicas de la literatura de procesamiento de señales a las salidas sin procesar de los circuitos PUF para descorrelacionarlas antes de cuantificar las salidas en el dominio de la transformada para generar secuencias de bits. Estos métodos de descorrelación pueden ayudar a superar las fugas de información basadas en la correlación sobre las salidas de la PUF, incluso si la temperatura ambiente y la tensión de alimentación cambian. [ 62 ]

PUF ópticos

Las funciones ópticas físicamente inclonables (OPUF u O-PUF) se basan en un medio de dispersión múltiple óptica aleatoria, que actúa como token. [ 11 ] Las PUF ópticas ofrecen un enfoque prometedor para desarrollar esquemas de autenticación de entidades robustos frente a muchos de los ataques mencionados. Sin embargo, su seguridad frente a ataques de emulación solo puede garantizarse en el caso de lectura cuántica (véase más adelante) o cuando la base de datos de pares desafío-respuesta está cifrada de alguna manera. [ 63 ]

Las superficies de poliuretano ópticas (PUF) se pueden fabricar con mucha facilidad: un barniz con purpurina, una pintura metálica o un acabado mate obtenido mediante chorro de arena, por ejemplo, son prácticamente imposibles de clonar. Su apariencia varía según el punto de vista y la iluminación. La autenticación de una PUF óptica requiere una adquisición fotográfica. Esta podría consistir en medir la luminosidad de varias de sus partes. Las adquisiciones se comparan con un identificador de base de datos generado en la etapa de registro. Esta adquisición puede complementarse con una adquisición adicional desde otro punto de vista o bajo una iluminación diferente para verificar que esto produce una modificación en la apariencia de la PUF.

Investigaciones recientes han explorado métodos para mejorar la robustez y la durabilidad de las PUF ópticas en diversas condiciones ambientales. Un enfoque consiste en la binarización de las entradas adquiridas ópticamente para reducir el impacto del ruido y el deslumbramiento, aumentando así la consistencia de los resultados de autenticación a lo largo del tiempo. [ 64 ]

Se pueden utilizar diversos indicadores de mérito —como la unicidad, la fiabilidad y la aleatoriedad— para evaluar las PUF ópticas; sin embargo, dado que la mayoría de las PUF electrónicas (E-PUF) son independientes e idénticamente distribuidas (IID), sus métricas tienden a basarse en supuestos de media. Las PUF ópticas a menudo incumplen estos supuestos, por lo que se debe tener cuidado al interpretar métricas como la fiabilidad. pyopticalpufSe ha desarrollado un conjunto de herramientas basado en Python para facilitar una evaluación más estandarizada y reproducible de las PUF obtenidas mediante imágenes ópticas, y está disponible públicamente en GitHub. [ 2 ] [ 65 ]

Esto se puede hacer con un teléfono inteligente, sin equipo adicional, utilizando medios ópticos para determinar la posición del teléfono inteligente en relación con el PUF.

Las investigaciones teóricas sugieren que las PUF ópticas con medios de dispersión múltiple no lineal pueden ser más robustas que sus contrapartes lineales frente a la posible clonación del medio. [ 66 ]

Historia de O-PUF

El desarrollo de las funciones ópticas físicas inclonables (O-PUF) comenzó con la tesis doctoral de Ravi Pappu en el MIT en 2001, seguida de la publicación seminal de Science en 2002 que introdujo la dispersión volumétrica de un láser como base para las respuestas ópticas inclonables. [ 67 ] [ 68 ] A medida que el campo emergía, la tesis de maestría de Blaise Gassend en el MIT en 2002 describió funciones aleatorias físicas basadas en silicio, estableciendo una ruptura inmediata del campo en el primero de muchos tipos diferentes de PUF. [ 69 ] Este trabajo inicial sentó las bases para el campo y estableció conceptos clave como el par desafío-respuesta.

Partiendo del trabajo de O-PUF, investigadores de los Laboratorios de Investigación de Philips en los Países Bajos contribuyeron con importantes avances teóricos: Tuyls et al. (2004) [ 70 ] presentaron un análisis de seguridad de las PUF, Ignatenko et al. (2006) [ 71 ] desarrollaron métodos para estimar las tasas de seguridad, y Kursawe et al. (2009) introdujeron la idea de las PUF reconfigurables para el almacenamiento a prueba de manipulaciones. [ 72 ]

Más tarde, Rührmair et al. en LMU Munich revitalizaron el campo con trabajos como Optical PUFs Reloaded (2013) y la revisión exhaustiva PUFs at a Glance (2014) que trabajó en las definiciones clave para el campo. [ 73 ] [ 74 ] Una segunda ola de implementaciones ópticas siguió: Cao et al. (2017) demostraron la identificación usando imperfecciones en materiales bidimensionales, Mesaritakis et al. (2018) propusieron una PUF de guía de onda óptica multimodo, Kim et al. (2022) revisaron sustratos a base de seda para O-PUF sin lentes, Nocentini et al. (2024) informaron arquitecturas PUF multinivel totalmente ópticas y muchos otros artículos ayudaron a diversificar el campo. [ 75 ] [ 76 ] [ 77 ] [ 78 ]

En conjunto, estos hitos trazan la progresión de las O-PUF desde los primeros prototipos basados ​​en dispersión hasta una diversa familia de tecnologías de identificación óptica. Si bien el campo comenzó con la generación de seguridad basada en láser, los trabajos más recientes señalan una diversificación hacia las O-PUF basadas en una amplia gama de propiedades de materiales, desde la polarización hasta los nanomateriales. Además, la mejora de la tecnología de los teléfonos inteligentes ha proporcionado una nueva área de expansión en el campo, con numerosos trabajos sobre O-PUF accesibles para el consumidor para la autenticación. [ 79 ]

Función química no clonable

Las funciones químicas no clonables (CUF) son análogas a las funciones físicas no clonables, pero se basan en reacciones químicas. Hasta mayo de 2026, solo se había presentado un tipo de CUF: una función basada en ADN propuesta por Luescher et al. [ 80 ]. Esta CUF se basa en conjuntos de moléculas de ADN parcialmente aleatorias que producen una salida consistente (lecturas de secuencias de ADN) al recibir una entrada (realizar una PCR con cebadores específicos ). Debido a las modificaciones químicas aplicadas a los extremos de las moléculas, el conjunto de ADN no es clonable ni secuenciable, e incluso con un conocimiento perfecto de las secuencias que lo componen, no sería factible resintetizarlo dada la cantidad de secuencias únicas (100 millones en la implementación actual). Por lo tanto, la ingeniería inversa no es viable. [ 81 ]

Las aplicaciones propuestas incluyen la autenticación de obras de arte y el etiquetado antifalsificación de medicamentos mediante la aplicación de los grupos de ADN a las dosis individuales de los medicamentos. [ 82 ] Dado que la verificación de la muestra requiere equipo de laboratorio y tarda varias horas en completarse, el CUF basado en grupos de ADN no es aplicable actualmente a áreas sensibles al tiempo como el cifrado digital. [ 83 ] [ 84 ]

Véase también

Referencias

  1. 1 2 Maes, Roel (2013), "Funciones físicamente inclonables: propiedades", Funciones físicamente inclonables , Berlín, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 49–80 , doi : 10.1007/978-3-642-41395-7_3 , ISBN  978-3-642-41394-0{{citation}}: CS1 mantenimiento: parámetro de trabajo con ISBN ( enlace )
  2. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Mann-Andrews, Ella; McGrath, Thomas; Halliday, Blake; Young, Robert J. (2025). "Una guía para evaluar funciones físicamente inclonables con imágenes ópticas para la autenticación" . Applied Physics Reviews . 12 (2) 021314. Bibcode : 2025ApPRv..12b1314M . doi : 10.1063/5.0253691 .
  3. 1 2 Kamal, Kamal Y.; Muresan, Radu (2019). "Función físicamente inclonable de señal mixta con celdas capacitivas CMOS" . IEEE Access . 7 : 130977–130998 . Bibcode : 2019IEEEA...7m0977K . doi : 10.1109/ACCESS.2019.2938729 . hdl : 10214/17525 . ISSN 2169-3536 . S2CID 202766809 .  
  4. ↑ Nozaki, Yusuke; Yoshikawa, Masaya (mayo de 2019). «Contramedida de una función física ligera e inclonable contra ataques de canal lateral». Conferencia de Ciberseguridad y Ciberforense de 2019 (CCC) . Melbourne, Australia: IEEE. págs. 30–34 . doi : 10.1109/CCC.2019.00-13 . ISBN  978-1-7281-2600-5. S2CID 203655491 . 
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