Security is essential for the Internet of Things (IoT). Cryptographic operations for authentication and encryption commonly rely on random input of high entropy and secure, tamper-resistant identities, which are difficult to obtain on constrained embedded devices. In this paper, we design and analyze a generic integration of physically unclonable functions (PUFs) into the IoT operating system RIOT that supports about 250 platforms. Our approach leverages uninitialized SRAM to act as the digital fingerprint for heterogeneous devices. We ground our design on an extensive study of PUF performance in the wild, which involves SRAM measurements on more than 700 IoT nodes that aged naturally in the real-world. We quantify static SRAM bias, as well as the aging effects of devices and incorporate the results in our system. This work closes a previously identified gap of missing statistically significant sample sizes for testing the unpredictability of PUFs. Our experiments on COTS devices of 64 kB SRAM indicate that secure random seeds derived from the SRAM PUF provide 256 Bits-, and device unique keys provide more than 128 Bits of security. In a practical security assessment we show that SRAM PUFs resist moderate attack scenarios, which greatly improves the security of low-end IoT devices.


翻译:用于认证和加密的加密操作通常依靠高加密和安全的防腐性特征的随机输入,这些特征很难在固定装置上获得。在本文中,我们设计并分析将物理上不可调的功能(PUFs)普遍纳入支持大约250个平台的IOT操作系统RIOT。我们的方法利用未经初始化的 SRAM作为各种装置的数字指纹。我们在野生PUF性能的广泛研究基础上设计我们的设计,其中包括对在现实世界中自然老化的700多个IOT节点进行SRAM测量。我们量化静态的SRAM偏差以及装置的老化效应,并将结果纳入我们的系统。这项工作弥补了先前发现的缺乏具有统计意义的重要样本大小的空白,以测试PUFs的不可预测性。我们在对COTS的64 kB SRAM设备进行的实验表明,从SRAM PUF中获取的安全随机种子提供了256 位位元,而设备的独特键提供了128位以上的安全度比位。在实际的安全性安全性评估中,我们展示了SARMT的低度安全性测试。

0
下载
关闭预览

相关内容

iOS 8 提供的应用间和应用跟系统的功能交互特性。
  • Today (iOS and OS X): widgets for the Today view of Notification Center
  • Share (iOS and OS X): post content to web services or share content with others
  • Actions (iOS and OS X): app extensions to view or manipulate inside another app
  • Photo Editing (iOS): edit a photo or video in Apple's Photos app with extensions from a third-party apps
  • Finder Sync (OS X): remote file storage in the Finder with support for Finder content annotation
  • Storage Provider (iOS): an interface between files inside an app and other apps on a user's device
  • Custom Keyboard (iOS): system-wide alternative keyboards

Source: iOS 8 Extensions: Apple’s Plan for a Powerful App Ecosystem
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
20+阅读 · 2021年9月22日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
14+阅读 · 2020年6月10日
Exploring Visual Relationship for Image Captioning
Arxiv
14+阅读 · 2018年9月19日
Arxiv
23+阅读 · 2018年8月3日
VIP会员
相关VIP内容
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员