In order to protect devices from physical manipulations, protective security enclosures were developed. However, these battery-backed solutions come with a reduced lifetime, and have to be actively and continuously monitored. In order to overcome these drawbacks, batteryless capacitive enclosures based on Physical Unclonable Functions (PUFs) have been developed that generate a key-encryption-key (KEK) for decryption of the key chain. In order to reproduce the PUF-key reliably and to compensate the effect of noise and environmental influences, the key generation includes error correction codes. However, drilling attacks that aim at partially destroying the enclosure also alter the PUF-response and are subjected to the same error correction procedures. Correcting attack effects, however, is highly undesirable as it would destroy the security concept of the enclosure. In general, designing error correction codes such that they provide tamper-sensitivity to attacks, while still correcting noise and environmental effects is a challenging task. We tackle this problem by first analyzing the behavior of the PUF-response under external influences and different post-processing parameters. From this, we derive a system model of the PUF-based enclosure, and construct a wiretap channel implementation from q-ary polar codes. We verify the obtained error correction scheme in a Monte Carlo simulation and demonstrate that our wiretap channel implementation achieves a physical layer security of 100 bits for 306 bits of entropy for the PUF-secret. Through this, we further develop capacitive PUF-based security enclosures and bring them one step closer to their commercial deployment.


翻译:为保护装置不受物理操纵,开发了防护安全屏障。然而,这些电池支持的解决方案随着寿命缩短而产生,必须积极和持续监测。为了克服这些缺陷,已经开发了基于物理不可调函数(PUF)的无电池能力屏障,以产生关键加密钥匙(KEK),用于解密关键链。为了复制PUF钥匙,可靠地弥补噪音和环境影响的影响,关键生成者包括错误校正代码。然而,旨在部分销毁封口的钻探袭击也改变PUF反应,并遵循同样的错误校正程序。然而,纠正攻击效应非常不可取,因为这将破坏封口的安全概念。一般而言,设计错误校正代码,以对攻击进行篡改,同时仍纠正噪音和环境影响是一项艰巨的任务。我们首先分析PUF-反应在外部影响和不同后处理参数下的行为。我们从这一系统模型中更接近PUF-反应,将更接近PUF-F-回应,并遵循相同的错误纠正程序程序。我们从这个系统模型中获取了PUF-roal的系统模型,以更精确校正校正校正的校正。

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