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Mar 20, 2023

Chiave per la crittografia: il memristor realizzato dalla stampante a getto d'inchiostro sblocca veri generatori di numeri casuali

For the first time, a TRNG can be made from a printable electronic circuit. A

Per la prima volta è possibile realizzare un TRNG a partire da un circuito elettronico stampabile.

Un gruppo di ricercatori della KAUST (King Abdullah University of Science and Technology) ha annunciato una nuova e innovativa tecnica di produzione per i cosiddetti "memristori", circuiti che sono uno dei quattro componenti elettrici fondamentali, insieme a resistori, condensatori e induttori . È stato dimostrato che la nuova tecnica consente la creazione di uno dei componenti essenziali della crittografia, un vero generatore di numeri casuali (TRNG).

I veri generatori di numeri casuali sono parti essenziali della crittografia e, forse in modo non intuitivo (dopo tutto, quanto è difficile produrre numeri casuali?), è anche uno dei più inclini al fallimento. Questo perché è facile che una distribuzione casuale (cioè quando tutti gli eventi possibili hanno la stessa probabilità di verificarsi) diventi una distribuzione non casuale.

Di solito, i TRNG sono implementati a livello di silicio, come Ryzen di AMD ed Epyc-bound Cryptographic Co-Processor (CCP) (ora all'iterazione 5.0). Un modo per generare numeri casuali è osservare fenomeni intrinsecamente casuali, come l’effetto fotoelettrico che è alla base del funzionamento dei nostri computer. Da questi effetti vengono generati numeri casuali che poi servono come base per un'operazione di crittografia: ogni numero casuale si traduce in una parte del messaggio crittografato, nel processo noto come hashing. Per mettere meglio il problema in prospettiva, si consideri che la divisione Xilinx di AMD commercializza FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) il cui scopo è quello di fungere da veri generatori di numeri casuali.

Ma i componenti elettrici hanno limiti operativi e piccoli cambiamenti di tensione possono introdurre “errori” computazionali o fotoelettrici che formano modelli. Naturalmente, quando emergono schemi in un insieme di numeri che dovrebbero essere casuali, allora non è più realmente casuale. C'è uno schema, una probabilità leggermente diversa che un numero venga scelto rispetto a un altro. E se non è veramente casuale, allora i modelli emergenti possono essere estratti, analizzati e confrontati con l'output crittografato... E la strada è aperta verso il messaggio apparentemente crittograficamente sicuro.

Alcuni modelli possono emergere in modo naturale, da alcuni squilibri nel sistema che lo allontanano dal suo stato di "equilibrio" casuale (come il degrado dell'hardware, che è in parte responsabile del fatto che CPU e GPU vedano entrambi cali nella frequenza operativa massima sostenuta man mano che invecchiano). ). Abbiamo visto questi sistemi essere sfruttati dai ricercatori, ad esempio estraendo dati da modelli come la velocità della ventola di un sistema. Ma altri possono essere introdotti da avversari sufficientemente sofisticati.

Il lavoro svolto dai ricercatori di KAUST ora sblocca la fabbricazione di TRNG basata su memristor in un processo non dissimile dalla stampa 3D. Tranne che al posto del solito filamento, vengono depositati strati atomicamente sottili di nitruro di boro ed elettrodi d'argento finché gli elementi di un memristor non si accumulano tutti in posizione. A causa di questo specifico processo di fabbricazione, il TRNG consuma energia rispetto alle alternative solitamente integrate nella CPU, costruite con circuiti costosi con milioni di transistor (costosi sia in termini di consumo energetico che di spazio che occupano nel design dell'acceleratore).

"Abbiamo fabbricato un memristor utilizzando un nuovo materiale stratificato bidimensionale chiamato nitruro di boro esagonale, sul quale abbiamo stampato elettrodi d'argento utilizzando una tecnologia di stampa a getto d'inchiostro scalabile e a basso costo", ha affermato Pazos, un ricercatore del team KAUS. "Le proprietà uniche dell'h-BN 2D vengono mantenute dopo che l'elettrodo è stato stampato, consentendo una potenza superiore e una generazione di segnale casuale."

Il generatore TRNG risultante era apparentemente in linea con le aspettative del team: ha mostrato le migliori prestazioni di un TRNG in termini di stabilità del suo segnale casuale nel tempo; ha mostrato un consumo energetico incredibilmente basso; e infine, lettura del circuito semplice e veloce, che consente al TRNG basato su memristor di generare 7 milioni di bit casuali al secondo.

"Inoltre, abbiamo dimostrato un circuito costruito che genera numeri casuali interconnettendo il nostro memristor a un microcontrollore commerciale e facendo esperimenti dal vivo di generazione di numeri casuali al volo", ha aggiunto Pazos.