基于Ni-SnO2 納米顆粒的GS-PUF 設計

李樂薇,汪鵬君,張躍軍

（1.寧波大學 信息科學與工程學院,浙江 寧波 315211;2.溫州大學 電氣與電子工程學院,浙江 溫州 325035）

物聯網(Internet of Things,IoT)是新一代信息技術重要組成部分,它被稱為繼計算機、互聯網之后世界信息產業發展的第三次浪潮.目前,全球有100 多億臺設備相互連接,預計未來5 年將部署超過5 倍的設備[1].按照最初設計,大部分設備隔離運行,攻擊者很難訪問它們.但是隨著世界互聯性加強,許多以前孤立的設備現在支持在各種網絡上進行外部通信,也引發了一些新型攻擊手段[2].同時,這些設備通常具有低功耗、可用內存較少以及處理能力有限等特性,將限制添加新安全功能單元的可能性.為了解決此問題,研究人員開始探索非標準解決方案.

物理不可克隆函數(Physical Unclonable Func-tion,PUF)是應對物聯網設備潛在安全問題的研究熱點之一[3],其通過對一個物理實體輸入激勵,利用制造過程引起的固有偏差生成一個不可預測的響應,實現物理不可克隆,能有效防御攻擊.同時對于資源有限的物理實體,不僅可以實現與傳統公鑰密碼一樣的功能,而且可以大大減少計算、存儲和通信開銷.隨著物聯網興起,對PUF研究不再局限于集成電路本身激勵-響應特性,而且開始設計基于傳感器等器件的新型PUF 結構[4].Cao 等[5]利用CMOS 圖像傳感器制造過程中的固有缺陷產生唯一且可靠數字簽名,用于智能手機識別和防偽.Kumar 等[6]利用太陽能電池的內在變化,使用Tiva TM4C123GH6PM 微控制器設計基于太陽能電池的PUF 方案.Valsesia 等[7]從原始圖像中提取光學傳感器光響應不均勻性的高頻分量,并創建弱PUF,同時基于自適應隨機投影和使用極性碼的創新模糊提取器設計一種用于高效傳輸和服務器端驗證的新穎方案.Rahim 等[8]提出基于區塊鏈和傳感器PUF 組合身份驗證機制,用于物聯網設備實時認證,建立用戶與IoT 設備之間的智能交互身份認證系統.

近年來,氣敏傳感技術獲得跨越式發展,相關傳感器在工業安全領域銷量最大.當化工氣體發生泄漏后,擔任檢測職能的氣敏傳感器可以及時可靠地探測空氣中泄露氣體的含量,但無法提供定位標簽,也就是說難以找到氣體泄露源頭,常常耽誤最佳搶修時間.如在江蘇揚州發生的一起乙醇罐車泄露事件中,司機在發現險情后迅速報警,但因對道路狀況不熟悉,無法說出準確地點,導致相關搶險救援人員1 h 后才到達現場.汪鵬君等[9]提出基于氣敏傳感器的物理不可克隆發生器設計,給出了氣敏傳感器PUF 整體框架,但未對傳感器組件性能對PUF數據的影響進行討論.鑒此,本文基于摻雜機理分析,通過Ni 摻雜方法以獲得更加穩定可靠的物理特征信息,實現基于Ni-SnO2納米顆粒的GS-PUF.

1 摻雜機理分析

SnO2作為一種N 型半導體材料,當其暴露在空氣中,吸附在表面上的氧分子會奪取部分電子成為氧離子,載流子電子濃度降低,SnO2顯示出高電阻性.本文的目標氣體以乙醇為例進行闡述,當SnO2傳感器暴露在目標氣體中,乙醇作為還原性氣體與SnO2表面氧離子反應,并將捕獲的電子釋放回SnO2,SnO2中載流子濃度增加,電阻降低.氧化物表面與乙醇之間的反應可以簡單描述如下[10]:

當向SnO2中添加NiO 時,在NiO 和SnO2粒子界面處形成pn 結.圖1為被空氣和乙醇包圍時Ni-SnO2傳感器簡化模型.在這種情況下,由于2塊半導體之間載流子濃度的梯度很大,SnO2中的電子和NiO 中的空穴向相反方向擴散.直到pn 結的費米能級相等,整個過程在NiO 和SnO2顆粒界面處建立一個耗盡層,對提高Ni-SnO2傳感器的傳感性能起著關鍵作用[11].Ni-SnO2氣敏傳感器以電子作為多數載流子,自由電子將在吸附過程中被氧氣捕獲,并導致pn 結處耗盡層寬度增加,如圖1(a)所示.一旦傳感器暴露在乙醇氣體中,傳感器表面的氧化物促進乙醇氣體分子氧化為CO2和H2O,捕獲的電子釋放回傳感器,從而降低傳感器阻值.此外,C2H5OH 將電子釋放到NiO 中,電子-空穴復合運動導致NiO 中空穴濃度降低,電子濃度增加.因此,pn 結兩側相同載流子的濃度梯度降低,載流子的擴散大大減少,界面處的耗盡層更薄,如圖1(b)所示.納米顆粒中pn 結的存在能大大提高傳感器表面氧分子和乙醇的吸附和分解速率,使傳感器顯示出優異的傳感性能,包括高靈敏度、重復性以及更短的響應和恢復時間,這些傳感性能的提升不僅有助于更快地提取所需的物理特征信息? 還能使物理特征信息更加穩定可靠,進一步提高生成PUF 數據的性能.

圖1 Ni-SnO2傳感器在空氣和乙醇中氣敏機理示意與能帶結構圖

2 多比特輸出GS-PUF 設計

由于制造過程的隨機工藝偏差使得每個氣敏傳感器對氣體的識別能力具有不可克隆性,對不同氣敏傳感器信號值進行比較后,可得到單比特GS-PUF 輸出.多比特輸出GS-PUF 設計相應框架如圖2 所示,具體實現方式參考作者前期發表的文章[9].整個設計包括外部激勵源、氣敏傳感器陣列、傳感器數據采集模塊和陣列信號處理模塊.在陣列中放置8個氣敏傳感器,制備傳感器所需敏感材料采用靜電噴霧沉積技術,所需化學試劑如下:SnCl4·5H2O (525 mg)、NiCl2·2H2O (17 mg)、聚乙烯吡咯烷酮(1 200 mg)、N,N-二甲基甲酰胺(5 mL)、無水乙醇(5 mL).使用乙醇氣體作為外部激勵源,為陣列創造氣體環境,使8個氣敏傳感器分別產生一個輸出阻值,阻值采集模塊通過搭建的信號傳輸平臺,采集8個氣敏傳感器的輸出阻值,并傳輸給數據處理模塊,數據處理模塊將8個半導體氣敏傳感器中每3個作為1個傳感器組,并從不同的傳感器組中選取2個組作為1個比較簇,組選擇和簇比較進行128 次,以得到PUF 輸出響應.

圖2 多比特輸出GS-PUF 設計框架

3 實驗結果分析

實驗過程制備多組基于SnO2和Ni-SnO2納米顆粒的GS-PUF 樣本進行對比實驗.采用掃描電子顯微鏡(Scanning Electron Microscope,SEM)對材料形貌進行表征,觀察納米材料外觀結構和形貌;采用X射線衍射分析儀(X-Ray Diffraction,XRD)測定并分析產物的晶相和成分;搭建測試平臺提取傳感器偏差,采用唯一性和隨機性兩種常用性能指標評估輸出響應.

3.1 納米材料特性分析

圖3為SnO2和Ni-SnO2納米顆粒SEM 表征圖.由圖可見,氧化物表面是由形狀不規則、帶有棱角的納米顆粒組成,尺寸從幾十納米至幾百納米不等.納米顆粒沒有規律地散落分布,局部形成團聚,分布具有高度隨機性.在不同分辨率情況下,都可以觀察到氧化物顆粒形態各異,這導致每個區域與氣體分子的接觸范圍都不相同,可實現氣敏傳感器PUF 不可克隆的性質.

圖3 SnO2和Ni 摻雜SnO2納米顆粒SEM 圖

圖4為2 種納米顆粒樣品經600 ℃高溫燒結后XRD 圖譜.可以發現,(110)、(101)、(200)、(211)等衍射峰與SnO2的JCPDS(Joint Committee on Powder Diffraction Standards)標準卡片(PDF#77-0447)峰型吻合.由于NiO 占比很小,Ni的摻雜并沒有改變SnO2的晶體結構,所以也沒有出現NiO的特征峰.

圖4 XRD 表征

3.2 偏差特性分析

偏差特性表示不同傳感器對同一氣體激勵源的偏差情況.傳感器的響應定義為[12]:

式中:Ra為氣敏傳感器在空氣中的電阻值,Rg為氣敏傳感器目標氣體中的電阻值.利用式(3)計算傳感器響應隨時間變化的趨勢.對制備的Ni-SnO2氣敏傳感器和SnO2氣敏傳感器在600×10-6和500× 10-6乙醇氣體濃度下進行測試.由圖5 可以發現,在響應曲線較為平穩階段,傳感器1 和傳感器2 表現出偏差特性.且SnO2氣敏傳感器信號值進入平穩階段需48 s,Ni-SnO2氣敏傳感器需41s.通過摻雜,傳感器氣敏特性得到提高,同時也減少了PUF數據生成的等待時間.

圖5 傳感器響應偏差分析

3.3 GS-PUF 特性分析

3.3.1 隨機性

信息熵是一個用來衡量比特流隨機性的指標.PUF 輸出有2 種狀態,即邏輯1 和邏輯0.因此,信息熵E可表示為[13]:

式中:p(r=0)和p(r=1)分別代表了輸出邏輯0和邏輯1的概率.當且僅當p(r=0)=p(r=1)=0.5時,E=1.圖6 則給出所提取PUF 各組樣品輸出響應熵值分布.

圖6 PUF 輸出響應的隨機性

其中圖6(a)各組輸出響應信息熵均大于0.98,圖6(b)各組輸出響應信息熵均大于0.99.這也由此表明基于Ni-SnO2納米顆粒的GS-PUF 輸出響應具有更好的隨機性.

3.3.2 唯一性

唯一性表示多個設備對同一激勵的響應區分度,可由漢明距離(Hamming Distance,HD)衡量,在理想情況下,其值為50%.唯一性算式如下[14]:

式中:k為PUF的數量;Ri和Rj分別為第i和第j個PUF的輸出響應;HD(Ri,Rj)為輸出響應之間的漢明距離.結果如圖7 所示,基于SnO2納米顆粒的GS-PUF 唯一性為45.16%,基于Ni-SnO2納米顆粒的GS-PUF 唯一性為49.80%,唯一性得到提高,接近理想值50%.由此表明,每組PUF響應間具有明顯區分度,可將此響應作為定位標簽賦在傳感器上.當氣體發生泄漏,即可通過唯一的標簽找到泄露源頭.

圖7 PUF 輸出響應的唯一性

表1為本文與不同文獻在唯一性和信息熵方面的數據比較,基于Ni-SnO2納米顆粒的GS-PUF唯一性為49.80%,接近于理想值50%,信息熵高達99%以上,表明所設計PUF 輸出響應具有良好的隨機性,且很難被預測.

表1 相關文獻比較

4 結論

本文利用傳感器制造過程工藝偏差,結合靜電噴霧沉積技術,實現基于Ni-SnO2納米顆粒的GS-PUF 設計方案,達到隨機、不可克隆的氣敏傳感型PUF 響應輸出.該方案通過提取傳感器特征值,利用響應生成算法來產生PUF輸出響應.實驗過程制備了多組GS-PUF 樣本進行對比實驗.結果表明,基于Ni-SnO2納米顆粒的GS-PUF 在改善傳感器氣敏特性基礎上,可以得到更穩定的特征值數據,有效地改善了PUF的隨機性和唯一性,所設計的GS-PUF 隨機性高達99%以上,且唯一性為49.80%.