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[導(dǎo)讀] (文章來源:雷鋒網(wǎng)) 隨著AI和IoT的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將會大規(guī)模增長,大量的設(shè)備也意味著更嚴(yán)峻的安全挑戰(zhàn),PC、智能手機的爆發(fā)的安全問題就是很好的例證,因此,AIoT時代也應(yīng)該更加

(文章來源:雷鋒網(wǎng))

隨著AIIoT的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將會大規(guī)模增長,大量的設(shè)備也意味著更嚴(yán)峻的安全挑戰(zhàn),PC、智能手機的爆發(fā)的安全問題就是很好的例證,因此,AIoT時代也應(yīng)該更加關(guān)注安全問題。本文具體介紹了PUF技術(shù)如何解決AI和IoT芯片的安全挑戰(zhàn)。

AIoT是一種新趨勢,它將人工智能(AI)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)相結(jié)合。物聯(lián)網(wǎng)可以建立廣泛的連接,而人工智能可以使這些設(shè)備智能化。比如,用于樓宇安全的IP攝像機系統(tǒng),如果沒有AI,人們需要實時監(jiān)控系統(tǒng)中的視頻以應(yīng)對緊急情況。借助AI,IP攝像機可以自動識別風(fēng)險并發(fā)送警報。當(dāng)然,AIoT有望快速催生新的高價值產(chǎn)品,就像互聯(lián)網(wǎng)催生了多個巨頭一樣。AIoT設(shè)備公司準(zhǔn)備開發(fā)廣闊的新市場,如今,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量已達(dá)數(shù)十億。

AIoT的主要挑戰(zhàn)之一是保護(hù)AI資產(chǎn)。AI功能通常需要實時檢測、評估和響應(yīng)。但一個至關(guān)重要的安全問題是AI的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫接口不適合加密,因為這樣的操作需要太多的時間和資源。但是,大數(shù)據(jù)和接口設(shè)計都需要專有的安全保護(hù)。AI系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)通常如此之大,以至于通常將其存儲在外部非易失性存儲器(NVM)中,從而使其面臨著全球范圍內(nèi)日益增加的黑客攻擊風(fēng)險。

同時,除了AIoT系統(tǒng)的“內(nèi)部”安全問題,AIoT安全的外部挑戰(zhàn)也日益增加。各國政府都被勒索軟件和其他惡意事件困擾,2018年全球范圍內(nèi)近200萬次網(wǎng)絡(luò)攻擊造成了超過450億美元的損失。

互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會的OTA聯(lián)盟,致力于促進(jìn)消費者對互聯(lián)網(wǎng)安全和隱私的的信任,其在《網(wǎng)絡(luò)事件和破壞趨勢報告》中指出,勒索軟件造成的財務(wù)損失增加了60%,營業(yè)損失和電子郵件泄露翻了一番,2018年加密劫持事件增加了兩倍多。顯然,安全問題仍未解決,AIoT設(shè)備的部署將增加被攻擊的可能性。因此,對于AIoT設(shè)備,基于PUF的硬件安全方案,可以找到性能和安全性的平衡點。

PUF(Physical Unclonable Function)是一種硬件安全技術(shù),是半導(dǎo)體制造過程中自然發(fā)生的不可克隆的物理變化,這是一種“數(shù)字指紋”,用作半導(dǎo)體設(shè)備(如微處理器)的唯一身份。在密碼術(shù)中使用PUF(物理不可克隆函數(shù))的基本好處是其“唯一性”和“不可預(yù)測性”。

AIoT的攻擊范圍包括“數(shù)據(jù)和固件攻擊”、“傳輸攻擊”和“數(shù)據(jù)完整性攻擊”。前面已經(jīng)提到,過復(fù)雜的加密和解密對于保護(hù)AI資產(chǎn)是不切實際的。PUF已成為相對簡單快速的安全解決方案。以下是一些應(yīng)用場景,可以更清楚地解釋PUF如何解決AIoT安全問題。

使用從PUF派生的機密作為保護(hù),可以將該機密與參數(shù)混合。這樣可以防止存儲在一次性可編程(OTP)存儲器中的加密參數(shù)值被黑。當(dāng)安全的AI模塊開始處理時,只需要使用PUF值再次處理混合過程,以便可以將加密的參數(shù)簡單地解密為其原始值。

為了處理傳輸攻擊,例如傳輸過程中的數(shù)據(jù)泄露,可以使用以下簡單思路:通過在每個模塊中利用唯一的PUF值將數(shù)據(jù)綁定到特定模型。如果將綁定模塊中的數(shù)據(jù)和唯一PUF值簡單地混合為密文,即使這些加密的數(shù)據(jù)在傳輸?shù)酵獠縉VM時被盜,也無法在其他模塊中使用。這是因為數(shù)據(jù)需要與模塊結(jié)合使用的特定PUF值來處理解密過程。

AI機器訓(xùn)練的過程是:首先,收集大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,然后提取并測試模型以執(zhí)行預(yù)測或反應(yīng)。在邊緣計算中,將模型轉(zhuǎn)換為ASIC可以降低功耗。當(dāng)然,此模型需要精簡得多,但這會使模塊更容易受到逆向工程的影響。為了抵消逆向工程,可以將PUF用作憑證。換句話說,它可以充當(dāng)密鑰,因此憑單只能使用其獨特的PUF值啟動芯片。這樣就可以防止惡意的逆向過程硬件分析和秘密竊取。

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