Графен позволяет повысить защиту аппаратных криптоключей от ИИ-взлома

Графен позволяет повысить защиту аппаратных криптоключей от ИИ-взлома

Графен позволяет повысить защиту аппаратных криптоключей от ИИ-взлома

Устройство криптозащиты данных, созданное на основе графена в Пенсильванском университете, показало высокую стойкость к атакам с использованием ИИ-технологий. Такой аппаратный ключ безопасности почти невозможно воспроизвести, а в случае компрометации злоумышленник не сможет использовать его повторно: графеновая система позволяет с легкостью обеспечить замену.

В отличие от кремниевых аналогов новая физическая структура, реализующая PUF (physically unclonable function, физически неклонируемую функцию), использует не только элементы случайности, обусловленные свойствами материала, но также почти незаметные вариации, привносимые в ходе производственных процессов.

Технологии создания графеновых микроструктур пока не стандартизированы, и это может оказаться губительным для итоговых устройств — из-за разницы в электропроводности элементов микросхемы. Однако для PUF такие идентификаторы, не поддающиеся копированию, — большое преимущество, и университетские исследователи сумели это доказать.

Они создали около 2 тыс. одинаковых транзисторов на графеновых пленках для реализации PUF-схемы и использовали ее характеристики для разработки модели, позволившей протестировать 64 млн вариантов PUF. Проверка криптостойкости проводилась с использованием алгоритмов машинного обучения; как оказалось, ИИ-технологии в этом случае не в состоянии гарантировать автору атаки положительный результат.

Более того, даже если злоумышленнику удастся столь продвинутым способом получить закрытый ключ шифрования, графеновая PUF-система сможет перестроиться и сгенерировать новый. Примечательно, что ни дополнительной аппаратуры, ни замены компонентов при этом не потребуется.

По словам исследователей, все эти привлекательные возможности, а также большой диапазон рабочих температур открывают графеновым PUF широкие горизонты. Такие системы потенциально можно использовать для защиты электроники на гибких печатных платах и органических пленках, бытовых приборов и многих других устройств.

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