Eine Gruppe von Forschern der KAUST (King Abdullah University of Science and Technology) hat a angekündigt neue, bahnbrechende Fertigungstechnik für sogenannte „Memristoren“ – Schaltkreise, die neben Widerständen, Kondensatoren und Induktivitäten eine der vier grundlegenden elektrischen Komponenten sind. Es hat sich gezeigt, dass die neue Technik die Erstellung einer der wesentlichen Komponenten der Kryptographie ermöglicht, eines True Random Number Generators (TRNG).
Echte Zufallszahlengeneratoren sind wesentliche Bestandteile der Kryptographie, und vielleicht unintuitiv (wie schwer ist es schließlich, Zufallszahlen zu erzeugen?), sind sie auch einer der anfälligsten für Fehler. Das liegt daran, dass eine Zufallsverteilung (d. h. wenn alle möglichen Ereignisse die gleiche Wahrscheinlichkeit haben, dass sie eintreten) leicht zu einer nichtzufälligen Verteilung wird.
Normalerweise werden TRNGs auf Siliziumebene implementiert, wie zum Beispiel der Ryzen- und Epyc-gebundene Cryptographic Co-Processor (CCP) von AMD (jetzt bei Iteration 5.0). Eine Möglichkeit, Zufallszahlen zu erzeugen, besteht darin, inhärent zufällige Phänomene zu untersuchen, beispielsweise den photoelektrischen Effekt, der die Grundlage für den Betrieb unserer Computer bildet. Aus diesen Effekten werden Zufallszahlen generiert, die dann als Grundlage für einen Verschlüsselungsvorgang dienen. Dabei wird jede Zufallszahl in einen Teil der verschlüsselten Nachricht übersetzt Hashing. Um das Problem besser ins rechte Licht zu rücken, bedenken Sie, dass die Xilinx-Abteilung von AMD kommerzialisiert Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), deren Ziel es ist, als echte Zufallszahlengeneratoren zu dienen.
Elektrische Komponenten unterliegen jedoch betrieblichen Grenzen, und kleine Spannungsänderungen können zu rechnerischen oder fotoelektrischen „Fehlern“ führen, die Muster bilden. Wenn in einem Pool von Zahlen Muster auftauchen, die eigentlich zufällig sein sollen, dann ist das natürlich nicht mehr wirklich zufällig. Es gibt ein Muster, eine leicht unterschiedliche Wahrscheinlichkeit, dass eine Zahl einer anderen vorgezogen wird. Und wenn es nicht wirklich zufällig ist, können die entstehenden Muster extrahiert, analysiert und mit der verschlüsselten Ausgabe verglichen werden … Und der Weg zur vermeintlich kryptografisch sicheren Nachricht ist frei.
Einige Muster können auf natürliche Weise aus bestimmten Ungleichgewichten im System entstehen, die es aus seinem zufälligen „Gleichgewichtszustand“ bringen (z. B. Hardware-Verschlechterung, die teilweise dafür verantwortlich ist, dass sowohl CPUs als auch GPUs mit zunehmendem Alter einen Rückgang der maximalen Dauerbetriebsfrequenz verzeichnen ). Wir haben gesehen, wie diese von Forschern ausgenutzt werden – zum Beispiel durch das Herausfiltern von Daten aus Mustern wie der Lüftergeschwindigkeit eines Systems. Aber auch andere können von ausreichend raffinierten Gegnern eingeführt werden.
Die Arbeit der KAUST-Forscher ermöglicht nun die Memristor-basierte TRNG-Herstellung in einem Prozess, der dem 3D-Druck nicht unähnlich ist. Anstelle des üblichen Filaments werden jedoch atomar dünne Schichten aus Bornitrid und Silberelektroden abgeschieden, bis alle Elemente eines Memristors an ihrem Platz sind. Aufgrund dieses speziellen Herstellungsprozesses verbraucht der TRNG Strom im Vergleich zu den üblicherweise in die CPU integrierten Alternativen, die aus teuren Schaltkreisen mit Millionen von Transistoren bestehen (kostspielig sowohl im Hinblick auf den Stromverbrauch als auch auf den Platz, den sie im Design des Beschleunigers einnehmen).
„Wir haben einen Memristor aus einem neuartigen zweidimensionalen Schichtmaterial namens hexagonalem Bornitrid hergestellt, auf das wir mithilfe einer skalierbaren, kostengünstigen Tintenstrahldrucktechnologie Silberelektroden gedruckt haben“, sagte Pazos, ein Forscher im KAUS-Team. „Die einzigartigen Eigenschaften des 2D-h-BN bleiben nach dem Drucken der Elektrode erhalten und ermöglichen eine überlegene Leistung und Zufallssignalerzeugung.“
Der resultierende TRNG-Generator entsprach offenbar den Erwartungen des Teams: Er zeigte die beste Leistung eines TRNG in Bezug auf die Stabilität seines Zufallssignals über die Zeit; es zeigte einen unglaublich niedrigen Energieverbrauch; und schließlich ein einfaches und schnelles Auslesen der Schaltung, das es dem Memristor-basierten TRNG ermöglicht, 7 Millionen Zufallsbits pro Sekunde zu erzeugen.
„Darüber hinaus haben wir eine aufgebaute Schaltung demonstriert, die Zufallszahlen generiert, indem wir unseren Memristor mit einem kommerziellen Mikrocontroller verbinden und Live-Experimente zur zufälligen Zahlengenerierung im laufenden Betrieb durchführen“, fügte Pazos hinzu.
Im Gegensatz zu den meisten anderen technologischen Durchbrüchen scheint es auch so zu sein, als ob die Technologie so wie sie ist bereit für die Hauptsendezeit ist. Die Technologie könnte problemlos auf IoT-Anwendungen (Internet of Things) und andere Edge-Geräte wie Sensorknoten-Arrays ausgeweitet werden.
„Unsere skalierbare, kostengünstige Herstellungsmethode mittels Tintenstrahldruck ermöglicht nicht nur eine hervorragende Leistung, sondern ist auch der Schlüssel zur erfolgreichen Integration dieser Geräte in kostengünstige, komplexe Elektronik“, sagt Pazos. „Diese Arbeit zeigt das Potenzial von 2D-Materialien wie h-BN, aufgrund ihrer herausragenden elektronischen, physikalischen, chemischen und thermischen Eigenschaften eine Revolution bei mikro- und nanoelektronischen Festkörpergeräten und Schaltkreisen voranzutreiben.“