东方时讯网随着越来越多的数据以数字方式共享和存储，世界各地发生的数据泄露事件数量呈上升趋势。科学家们正在探索保护数据免受日益复杂的网络攻击的新方法。
研究人员使用相变材料开发了一种新型可重构、可扩展、低功耗的硬件安全设备，对人工智能攻击具有高弹性。这项研究由新加坡科技设计大学(SUTD)的助理教授DesmondLoke领导，该研究发表在AdvancedScience上。
Loke博士说：“我们开发了一种新颖的硬件安全设备，最终可以实施以保护跨部门和行业的数据，因为私人数据的泄露一直在增加。”
该设备被称为物理不可克隆功能(PUF)，是一种新型的相变PUF，与传统的硅PUF相比，它具有可扩展性、更高的能效和抵御AI攻击的安全性。这是由于相变材料的电气和物理特性以及制造过程。
SUTD研究团队制作了一组相变器件，在玻璃非晶态和晶体有序态之间可逆地切换。然后，由于制造过程中产生的固有随机性，他们使用设备电导的变化来构建PUF，这是传统硅基设备所没有的。
研究人员对实际相变器件的特性进行建模，以生成更多基于相变的PUF的模拟。Loke博士和他的团队使用机器学习(一种允许AI研究系统并找到新模式的方法)来测试PUF的安全性。为了检查AI是否可以使用此训练来预测加密密钥并揭示系统的不安全性，研究人员使用相变PUF模拟数据对AI进行了训练。
Loke博士补充说：“普通人无法从大量数据中开发出模型，但神经网络可以。我们还发现，加密过程不可能被学习，AI也无法开发出解密相变PUF的模型。”
由于潜在的黑客无法使用“被盗”的密钥对设备进行逆向工程以备将来使用，因此对机器学习攻击的抵抗力使PUF更加安全。如果密钥被黑客攻击，相变PUF还可以通过重新配置模式立即创建新密钥。
相变PUF可用于具有这些功能的各种应用，以及在高温下运行的能力。未来的研究可以为其在家用设备、可印刷和柔性电子产品以及其他设备中的应用铺平道路。