Транзисторы на фосфорене обеспечат защиту от взлома на аппаратном уровне

Транзисторы на фосфорене обеспечат защиту от взлома на аппаратном уровне

Транзисторы на фосфорене обеспечат защиту от взлома на аппаратном уровне

Команда исследователей из Университета Пердью на практике доказала возможность использования двухмерных материалов для защиты логических схем от попыток выявить их функциональность. Созданный в рамках эксперимента прототип чипа с транзисторами на основе монослойного черного фосфора (фосфорена) при тестировании показал, что таким образом можно эффективно скрывать важную информацию о ключевых элементах микросхемы — используемый ими тип проводимости.

Идентификация полевых транзисторов по их типу (n-канальный или p-канальный) позволяет провести обратный инжиниринг логической схемы. Этим пользуются и хакеры, и защитники прав интеллектуальной собственности. Производители чипов обычно защищают свои изделия от непрошеного любопытства на уровне схемы. Возможность маскировки функциональности отдельных элементов до сих пор рассматривалась лишь теоретически; работа университетских исследователей показала, что она вполне реальна.

Реальность использования черного фосфора в качестве ультратонкого полупроводника и создания полевых транзисторов на его основе была доказана несколько лет назад. Исследователи из Университета Пердью тоже разрабатывают эту тему и являются авторами одного из первых экспериментальных образцов транзистора на фосфорене.

Как оказалось, этот материал также перспективен с точки зрения обеспечения безопасности на аппаратном уровне. Принадлежность транзисторов к N-типу или P-типу выдает направление тока, и использование фосфорена позволяет сделать это различие ничтожным.

«Эти два типа транзисторов можно рассматривать как ключ, так как они по-разному работают в схеме, — пишут исследователи. — Поскольку различие между ними четко проглядывается, их можно однозначно идентифицировать, если использовать правильные инструменты. При нашем подходе транзисторы N-типа и P-типа на базовом уровне выглядят одинаково, Их нельзя различить, если ключ неизвестен. Этот ключ после создания чипа не сможет извлечь даже производитель таких изделий. Чип, конечно, можно украсть, но заполучить ключ не удастся».

Транзисторы на основе фосфорена низковольтны и работают при комнатной температуре. Новая работа показала, что использование этого материала позволяет повысить не только интеграцию схем, но также их защиту от взлома. Однако авторы исследования не преминули отметить, что чип-мейкеры, скорее всего, отдадут предпочтение другим двухмерным пленкам: современные технологии пока не позволяют поставить на поток использование таких нестабильных материалов, как фосфорен.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru