CC BY
42
3. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 752 с.
Кремповский Павел Романович, магистрант, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Луцков Юрий Иванович, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
NAVIGATION SYSTEMS OF AUTOMATED ROBOTIC COMPLEXES P.R. Krempovsky, Y.I. Lutskov
Different types of navigation systems are considered, their classification according to various characteristics is developed. The classification of the implementation of one of the main navigation methods-local navigation — is compiled. The main stages of processing sensory data for building a map, as well as the advantages and disadvantages of cartographic navigation, are formulated. The main methods of local navigation ( odometry and the use of laser rangefinders and sonars) are presented.
Key words: navigation, navigation system, classification, local navigation, local navigation methods, navigation method, cartographic positioning, encoder.
Krempovsky PavelRomanovich, master's, ya.krempovskiy@,gmail.com, Russia, Tula, Tula State University,
Lutskov Yuri Ivanovich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia Tula, Tula State University
УДК 621.396 DOI: 10.24412/2071-6168-2021-6-61-69
ФИЗИЧЕСКИ НЕКЛОНИРУЕМЫЕ ФУНКЦИИ.
ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ
Е.Р. Комлева, М.Б. Никифоров
Приведен обзор литературы по одному из новых и перспективных направлений научных исследований - физически неклонируемые функции. Рассмотрена история развития этого направления, основные понятия, возможности применения для решения криптографических задач в различных приложениях, в том числе и для маркировки электронных компонентов при их отбраковке.
Ключевые слова: физически неклонируемые функции, методы защиты, «отпечаток пальца» микросхемы, аппаратная реализация хеш-функций, межкристальная и внутрикристальная уникальность интегральных схем, криптографический примитив.
Первые упоминания о системах, использующих случайные вариации в процессе производства, встречаются в работах Баудера 1983 [1] и Симмонса 1984 [2]. Наккаш и Фреманто в 1992 спроектировали схему [3] для аутентификации карт памяти. Термины POWF (physical one-way function) и PUF (physical unclonable function) по-явилисьв 2001 и 2002 [4].
В период с 2010 по 2013 г. PUF начали применяться в производстве смарт-карт как перспективный метод для создания "электронного отпечатка" - уникальных криптографических ключей для каждой отдельной смарт-карты [5]. В настоящее время, PUF зарекомендовали себя как надёжная альтернатива хранилищам секретных ключей в коммерческих схемах FPGA, таких как XilinxZynqUltrascale+ и AlteraStratix 10 [6].
Что такое ФНФ (PUF)? Одним из способов идентификации и аутентификации цифровых устройств являются физически неклонируемые функции (ФНФ, PUF), которые значительно более экономичны в реализации, чем общепринятые методы защиты
[7].
Физически неклонируемая функция (PUF) - это аппаратное обеспечение, которое действует как односторонняя функция, каждый отдельный экземпляр которой предоставляет различные уникальные выходные сигналы для одного и того же отдельного входного сигнала. Каждый PUF имеет уникальный и непредсказуемый способ отображения вызовов. Два PUa, которые созданы в результате одних и тех же производственных процессов, всё же будут обладать разным поведением.
PUF обладает двумя важными свойствами [8]:
по запросу к функции (воздействию на физическую систему) легко получить ответ - результат работы функции (реакцию физической системы);
заданную функцию практически сложно воспроизвести, сложно математически смоделировать или скопировать как-то иначе (свойство неклонируемости);
на уникальный запрос функция должна возвращать уникальный ответ.
Среди окружающих нас материальных объектов сложно найти два абсолютно одинаковых предмета. Даже в серийном производстве каждый объект получается уникальным за счет погрешностей и случайностей. Эти особенности каждого отдельного объекта можно регистрировать и использовать как уникальный идентификатор, своеобразный «отпечаток пальца».
ФНФ (PUF) для защиты электроники основаны на использовании вариаций технологического процесса изготовления интегральных схем, например, точных значений пороговых напряжений, задержек распространения сигналов, частоты работы компонентов и т.п.
В стандартном процессе проектирования разработчики цифровых устройств стремятся уменьшить влияние вариаций на конечный продукт. В случае ФНФ, напротив, данное неконтролируемое явление используется для извлечения [9] случайности и уникальности цифрового устройства.
Собственно, ФНФ похожи на аппаратные реализации хеш-функций (Криптографическая хеш-функция - это математический алгоритм, который отображает данные произвольного размера в битовый массив фиксированного размера. Результат, производимый хеш-функцией, называется «хеш-суммой» или же просто «хешем», а входные данные часто называют «сообщением») с тем лишь различием, что уникальность выходного значения ФНФ основана на уникальности конкретной интегральной схемы, а не на математическом алгоритме. Входной аргумент ФНФ принято называть запрос (Challenge, CH), а выходное значение — ответом (Response, R). Таким образом, для некоторой интегральной схемы ICk множество запросов {CH0, ..., CHn-i} будет уникально отображено в множество ответов {R0, ..., Rn-i} с помощью ФНФ [10].
Множество пар запрос-ответ (Challenge-ResponsePairs, CRP) {(CH0, R0), ..., (CHn-1, Rn-1)} уникально характеризует интегральную схему ICk и не может быть скопировано даже при условии использования абсолютно идентичного проектного описания (см. рис.1) [11].
Как показано на схеме, при реализации идентичного проектного описания ФНФ на различных ИС ответы Ri на одинаковый запрос CHi будут уникальны (значительно отличаться друг от друга) для каждой копии. Данное явление называется межкристальной уникальностью, т.е. способностью отличить ИС друг от друга, используя ФНФ. В
случае использования идентичных реализаций ФНФ на одном кристалле для идентификации, например, различных компонентов интеллектуальной собственности (IntellectualProperty, I?), наблюдается явление внутрикристальной уникальности. Поскольку реализации ФНФ внутри кристалла различны как минимум по взаимному расположению, внитрикристальная уникальность, как правило, более выражена, чем межкристальная.
Рис. 1. Межкристальная и внутрикристальная уникальность интегральных
схем
Типы ФНФ. Вначале приведем градацию по физическому принципу построения [11].
PUF на оптических элементах. Любые физически неклонируемые функции, в которых процесс реакции системы в основе своей имеет какое-либо оптическое явление, называются оптическими.
Как правило, используется объект с неоднородной прозрачностью. Именно благодаря рассеивающему действию вещества и вкраплений объект не может быть исследован и смоделирован математически.
PUF на интегральных микросхемах. Логично предположить, что аналогично пузырькам в оптической системе, в иных средах тоже можно получить неклонируе-мость. И логично рассмотреть среду, и так широко используемую в цифровых устройствах - электрические проводники и диэлектрики.
Любое современное технологичное устройство содержит в себе внушительное количество интегральных микросхем. На них и строится "электрическая" PUF. Несмотря на то, что микросхемы изготавливаются по одному и тому же технологическому процессу, каждая из них достаточно уникальна для корректной работы PUF. Это может быть использовано в системах информационной безопасности как уникальный идентификационный признак устройства.
Интегральная микросхема покрывается слоем защитного вещества со вкраплениями диэлектрика. Эти вкрапления имеют случайные размер и форму. Под этот слой подводятся электроды-датчики. В совокупности с защитным слоем каждый такой электрод обретает свойства конденсатора случайной (зависящей от вкраплений диэлектрика в защитный слой) ёмкости. Очевидно, что случайность ёмкости каждого конденсатора достигается при размере частиц, сравнимом с размером между электродами.
PUF на полевых транзисторах. В основе таких PUF лежит особенность полевых транзисторов задерживать сигнал, проходящий по нему на непредсказуемое время, зависящее от физических свойств материала транзистора (именно из-за материала такие PUF ещё называют кремниевыми). Физическая система PUF будет состоять из набора пар транзисторов и триггеров-арбитров (см. PUF с арбитром на рис. 2). Триггер будет давать на выходе 0 или 1 в зависимости от того, сигнал с какого из пары транзи-
сторов пришёл к нему раньше. Подавая на вход этому набору некоторый сигнал-запрос, на выходе исследователь получит набор состояний триггеров - реакцию системы на запрос, уникальную для данного устройства, в состав которого включаются упомянутые транзисторы. Неклонируемость строится на физической неидеальности процесса производства. Изучение функции для последующего математического прогноза реакции на запрос возможно только полным перебором входных сигналов, что является достаточно вычислительно сложной задачей.
PUF на магнитных элементах. Практическое применение - уникальный идентификатор магнитной полосы банковской карты. Частицы феррита бария, содержащиеся в пасте-основе магнитной полосы, также имеют случайный размер и форму. Логично сделать вывод, что на случайности их распределения можно построить PUF. Неклонируемость снова зиждется на физической неидеальности процесса производства. Неточности и погрешности не дадут повторить рисунок частиц феррита бария в точности. А математическое моделирование не препятствует выполнению данной PUF её задачи.
Теперь приведем градацию по принципу действия функции.
PUF по типу арбитра. Физически неклонируемые функции по типу арбитра -разновидность физически неклонируемых функций на основе задержек. Идея состоит в том, чтобы привнести состояние гонки между двумя путями микросхемы. Оба пути заканчиваются элементом-арбитром, который определяет какой из путей был быстрее и выдает соответствующее бинарное значение.
мш; лад лда;. лда^,
Pi Crtj '•Vi
Рис. 2. ФНФ типа арбитр на основе мультиплексоров
PUF на базе кольцевых генераторов. Физически неклонируемые функции на базе кольцевых генераторов (Кольцевой генератор — электронное устройство, состоящее из нечётного числа инвертирующих каскадов или цифровых инверторов и служащее для генерации последовательности прямоугольных импульсов. Генерация возникает за счёт того, что коэффициент усиления цепи элементов больше единицы, а фазовая задержка более 180 градусов) также используют неконтролируемые изменения задержек процессов цифровых компонентов в качестве источника случайности. Когда эти компоненты образуют кольцевой генератор, частоты его выходных сигналов различаются, что и используется при формировании бинарного ответа.
с
Рис. 3. ФНФ на базе кольцевого генератора
64
PUF на базе СОЗУ. Принцип работы физически неклонируемых функций на базе статического оперативного запоминающего устройства (СОЗУ, SRAM) основан на случайности состояния части ячеек СОЗУ при включении (см. рис. 4).
Рис. 4. PUF на базе СОЗУ
PUF по типу бабочки. Физически неклонируемые функции по типу бабочки имитирует работу ячейки СОЗУ, формируя перекрестные обратные связи. Получается бистабильная схема. Схема принудительно переводится в неустойчивое состояние, после чего схема переходит в одно из двух стабильных состояний, которое зависит от случайной разности задержек в паре линий обратной связи и линии входного сигнала (см. рис. 5).
Excite
i г
Clr D Q Clr D Q
ц Clk Pre Q ■> К Clk Pre tí )
oT т
Рис. 5. ФНФ типа бабочка
PUF на основе датчиков. PUF на основе датчиков - это более поздний тип PUF. Эти PUF используют уже существующие в устройстве датчики для генерации случайного ключа. Датчик может быть любым, способным определять некоторые физические величины окружающей среды. В зависимости от физических данных, которыми могут быть: температура, давление, сила света или любая другая величина, реакция PUF меняется.
PUF на основе бистабильного кольца. Это еще один тип PUF, который по структуре очень похож на PUF на базе кольцевых генераторов, но вместо нечетных элементов в цепочке этот PUF имеет четное число инвертирующих элементов, что делает его бистабильным [13]. Рис. 6 показывает логическое представление бистабильного кольца (BistableRing) PUF. BR-PUF основан на идее, что кольцо с четным числом инверторов имеет два возможных стабильных состояния. Путем дублирования инверторов и добавления мультиплексоров между этапами можно сгенерировать экспоненциально большое количество пар запрос-ответ из BR-PUF.
Чтобы сделать PUF более надежным и сделать его сбрасываемым, используется структура, показанная на рис. 6. PUF состоит из n блоков. Каждый блок содержит 2 входа NOR, один мультиплексор и один демультиплексор. При сбросе вентили ИЛИ-НЕ действуют как инверторы при низком уровне сброса, а при высоком уровне сброса выход каждого элемента устанавливается в ноль. Опознавательные биты от C [0] до C [n-1] применяются к выбранным линиям мультиплексоров и демультиплек-соров.
Таким образом, элементы цепочки выбираются в соответствии с прикладной задачей C. В зависимости от вариаций силы NOR, 0 или 1 выдается на выходе.
PUF Андерсена. Обсуждаемые выше конструкции PUF не предназначены специально для реализации FPGA [14], а скорее нацелены на индивидуальную реализацию IC. Эти конструкции создают проблемы при реализации на ПЛИС. Одна из проблем,
возникающих для PUF, описанных выше, заключается в том, что они требуют, чтобы логика и маршрутизация были идентичны на путях задержки, что гарантирует, что задержка, возникающая на выходе, происходит исключительно из-за изменений процесса, а не из-за смещения логики или маршрутизации. Реализация идентичных путей задержки в ПЛИС довольно сложна и требует использования жестких макросов, которые включают фиксированное размещение и маршрутизацию. Использование жестких макросов усложняет дизайн и требует ручного труда от дизайнера. Разработчик должен вручную сбалансировать задержки пути, чтобы эти экземпляры работали как PUF. Ручная маршрутизация утомительна и подвержена ошибкам. Более того, жестко запрограммированные макросы могут привести к маршрутизации, которая может препятствовать другим проектным сигналам на этапе маршрутизации потока, потенциально увеличивая перегрузку проекта и снижая производительность схемы. Наконец, предыдущие конструкции PUF потребляли значительную площадь кремния на бит PUF.
crol Heset cm к es et C[rn/2i-l]Heset
Reset C[n-1] Reset СЦп/2 Kl| ResetC[n/2]
Рис. 6. ФНФ на основе сбрасываемого бистабильного кольца
Базовая схема PUF Андерсона показана на рис. 7. Это новый PUF, который не требует использования жестких макросов. Дизайн сделан исключительно на поведенческом уровне. Этот PUF использует ячейки SLICEM в Xilinx FPGA, в которых есть компоненты, которые можно использовать для комбинационной логики или как регистры сдвига для памяти.
В этом PUF регистры сдвига (показаны серым) первоначально загружаются дополненными чередующимися значениями 0-1, а затем выходы этих регистров сдвига подаются на линии выбора мультиплексоров (показаны зеленым) в цепочке переноса. Переходы на входе линии выбора мультиплексора могут вызвать сбой в конце цепочки переноса. Активность сбоя (ширина глитча, glitch - сбой) пропорциональна задержке цепи переноса. Если сбой небольшой, он отфильтровывается в проводе маршрутизации, в противном случае он достигает асинхронной предустановки триггера (показан синим) и устанавливает выход триггера на логическую 1. Выход этого триггера - flop принимается как выходной ответ PUF. Эта реализация PUF Андерсона требует регистров сдвига и может быть реализована только в ячейках SLICEM микросхемы FPGA.
и
UHjiC-O
ПГ1131 Value: 0101010.
Shift Regiblef
*
J
С
JTD Q-
Flip-Flop
■ Output
Loglc-i
Рис. 7. ФНФ Андерсена
66
Применение ФНП. В настоящее время существует множество реализаций ФНФ на основе:
Задержек распространения сигналов. С помощью двоичного значения запроса задается конфигурация симметричных путей, по которым распространяются несколько копий одного сигнала. Ответом ФНФ является результат сравнения задержек времени распространения сигналов.
Частоты работы компонентов. Основа данной ФНФ - сравнение пар идентичных компонентов, частота которых является уникальной. Запросами являются всевозможные пары индексов различных компонентов, а ответами - результат сравнения частоты их работы.
Состояние памяти. В результате включения питания и/или сброса состояния статических запоминающих устройств (SRAM) значение, изначально хранимое в каждом из элементов памяти (0 или 1), является уникальным и случайным. Запросом в данной ФНФ является включение/выключение питания, а ответом - наблюдаемое состояние каждого из элементов памяти, которое уникально характеризует интегральную схему, на которой ФНФ реализована.
Изображения на светочувствительной матрице. Каждое изображение, создаваемое с помощью светочувствительной матрицы (ImageSensor) обладает постоянной составляющей шума, который характеризует уникальность реализованной матрицы. Принцип работы данной ФНФ схож с ФНФ на основе сравнения частот с тем лишь отличием, что сравнение осуществляется по значениям порогового напряжения каждого из элементов матрицы.
Порогового напряжения транзистора. Данный тип ФНФ может быть реализован только аналоговым, поскольку в таком случае разработчик имеет доступ к значениям пороговых напряжений. Основой дляданной ФНФ подобно ФНФ на основе частот является сравнение характеристик нескольких транзисторов, используемых в интегральной схеме.
Токового зеркала. ФНФ данного класса основана на реализации массива токовых зеркал, значения напряжений в узлах которого уникально характеризуют интегральную схему. Запросом в данном случае являются номера столбцов и строк элементов, значения напряжений в которых необходимо сравнить. Ответом, соответственно, является результат сравнения разности напряжений в паре узлов с пороговым значением.
Силы давления пользователя на экран смартфона. В данной реализации ФНФ запросом является пользовательское действие, которое заключается в проведении пальцем по определенному рисунку (подобно графическому ключу в смартфонах). На основе значений силы давления пользователя на экран смартфона вычисляется уникальное значение ответа, которое характеризует пользователя и смартфон и, таким образом, может быть использовано для аутентификации.
Структуры бумаги. Данная реализация ФНФ основана на уникальности структуры бумаги, обусловленной вариациями, вносимыми в нее в процессе производства. Соответственно, определенный бумажный носитель может быть использован в качестве источника уникальных криптографических ключей.
Существует большое разнообразие типов ФНФ, которые могут быть реализованы как на цифровых устройствах, так и с помощью других технологий (оптических, магнитных, бумажных и т.п.). Первой коммерческой реализацией ФНФ в 2008 были радиочастотные идентификаторы, изготовленные компанией Verayo. Также в настоящее время многие производители FPGA - например, Xilinx и Altera (Intel) - используют ФНФ в качестве встроенного неклонируемого идентификатора ПЛИС. Поскольку ФНФ используются в качестве криптографических примитивов (генераторов случайных чисел, уникальных идентификаторов, аппаратных хеш-функций), многие производители не раскрывают факт использования ФНФ.
Проблемы и перспективы ФНП. Несмотря на относительную новизну данной концепции, в 2017 году термин ФНФ отмечает 15-летний юбилей. За это время научное сообщество уже успело изучить как проблемы, так и возможные приложения ФНФ.
Одной из основных проблем, является нестабильность некоторых из значений, что, в свою очередь, вынуждает разработчика прибегать к кодам коррекции ошибок и более надежным архитектурам ФНФ. С другой стороны, наличие очень высокой стабильности подвергает ФНФ риску криптографической атаки с помощью методов машинного обучения, т.е. построения достаточно точной - более 95 % - математической модели ФНФ, что изначально (до 2010 года) в научном сообществе считалось невозможным.
Тем не менее, использование ФНФ в современных коммерческих приложениях в качестве криптографического примитива доказывает перспективность исследований в области поиска новых архитектур ФНФ, а также усовершенствования характеристик существующих реализаций.
Список литературы
1. B. Gassend, D. Clarke, M. van Dijk and S. Devadas. Controlled physical random functions // Proceedings of 18th Annual Computer Security Applications Conference, December 2002.
2. J.-W. Lee, D. Lim, B. Gassend, G. E. Suh, M. Van. Key in integrated circuits with identification and authentication applications // Proceedings of the IEEE VLSI Circuits Symposium, June 2004.
3. D. Lim. Extracting secret keys from integrated circuits. Master's thesis, Massachusetts Institute of Technology, May 2004.
4. R. Pappu. Physical One-Way Functions. PhDthesis, Massachusetts Institute of Technology, 2001.
5. S. R. Nassif. Modeling and forecasting of manufacturing variations. In Proceedings of ASP-DAC2001, 2001.
6. Altera Reveals Stratix 10 with Intrinsic-ID's PUF technology - Intrinsic ID | Home of PUF Technology (intrinsic-id.com)
7. P. Tuyls, B. Skoric, S. Stallinga, A. Akkermans, and W. Ophey. Information theoretical security analysis of physical unclonable functions // Proceedings of Conference on Financial Cryptography and Data Security 2005, volume 3570 of Lecture Notesin Computer Science, 2005.
7. D. S. Boning and J. E. Chung. Statistical metrology: Understanding spatial variation in semiconductor manufacturing. In Proceedings of SPIE 1996 Symposium on Microelectronic Manufacturing, 1996.
8. Roel Maes. Physically Unclonable Functions: Constructions, Properties and Applications. Leuven (Belgium): Catholic University of Leuven, 2012.
9. B. Skoric, P. Tuyls, and W. Ophey. Robust key extraction from physical unclonable functions // Proceedings of the Applied Cryptography and Network Security Conference 2005, volume 3531 of Lecture Notes in Computer Science, 2005.
10. C. W. O'Donnell, G. E. Suh, and S. Devadas. PUF-based random number generation. In MITCSAIL CSG Technical Memo 481, November 2004.
11. https://habr.com/en/post/343386/
12. Types of physical unclonable function [Электронный ресурс]. URL: https:// ru.qaz.wiki/wiki/Types_of_physical_unclonable_function (дата обращения: 10.02.2021).
13. Chen, Q., Csaba, G., Lugli, P., Schlichtmann, U., and R'uhrmair, U. The bistable ring puf: A new architecture for strong physical unclonable functions. In 2011 IEEE International Symposium on Hardware-Oriented Security and Trust (June 2011), pp. 134-141.
14. Технология FPGA для тысячи применений [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/post/505838 (дата обращения: 10.02.2021)
Комлева Екатерина Романовна, студентка, komleva62rus2014@,yandex.ru, Россия, Рязань, Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина,
Никифоров Михаил Борисович, канд. техн. наук, доцент, директор НОЦ «СпецЭВМ», [email protected], Россия, Рязань, Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина
PHYSICALLY NON-CLONED FUNCTIONS. PROBLEMS AND PROSPECTS
E.R. Komleva, M.B. Nikiforov
The article provides a review of domestic and foreign literature on one of the new and promising areas of scientific research - physically unclonahle functions (FNF). The history of the development of this direction, the basic concepts, the possibilities of application for solving cryptographic prohlems in various applications, including for marking electronic components when they are rejected, are considered.
Key words: physically unclonahle functions (FNF), security methods," fingerprint " of the chip, hardware implementation of hash functions, intercrystal and intracrystal uniqueness of integrated circuits, cryptographic primitive.
Komleva Ekaterina Romanovna, student, komleva62rus2014@,yandex.ru, Russia, Ryazan, Ryazan State Radio Engineering University named after V.F. Utkin,
Nikiforov Mikhail Borisovich, candidate of technical sciences, docent, director of REC «SpetsEVM», [email protected], Russia, Ryazan, Ryazan State Radio Engineering University named after V.F. Utkin
УДК 504.2 DOI: 10.24412/2071-6168-2021-6-69-73
ОЦЕНИВАНИЕ КАЧЕСТВА УЧАСТКОВ МЕСТНОСТИ ДЛЯ СТРОИТЕЛЬСТВА ПО КРИТЕРИЮ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ
БЕЗОПАСНОСТИ
Ю.Н. Тиличко, А.В. Спесивцев
Предложено применение нечетко-возможностного метода построения математической модели на основе экспертных знаний для оценивания экологической безопасности участков местности при строительстве объектов различного назначения.
Ключевые слова: экспертные знания, нечетко-возможностный метод, математическое моделирование, экология, оценивание участка местности.
В современных условиях темпы экономического освоения различных регионов страны приобретают все большие масштабы. Задачи успешного размещения строительных комплексов различного назначения на потенциально возможных территориях входят в отдельную сложную проблему в целом (рис. 1), которая с математической точки зрения относится к слабоструктурируемой и трудноформализуемой [1] из-за необходимости учета множества факторов как природного, так и техногенного характера.
В общей постановке проблемы одним из главных составляющих, учитываемых при выборе участка местности (УМ) уже на этапе предварительных работ, является «показатель фонового качества УМ» (рис. 1). Этот показатель, в свою очередь, содержит и «экологический показатель» УМ, который на второй ступени иерархии описывается факторным пространством из пяти переменных.
69
