Nanoelectromechanical Physically Unclonable Function based In-Situ Encryption for Lightweight Security = 경량 보안을 위한 나노전기기계 물리적 복제 방지 기능에 기반한 인시츄 암호화

국문 초록 (Abstract)

사물인터넷은 실시간 데이터 수집, 통신, 분석을 가능하게 하는 혁신적인 네트워크이다. 사물 인터넷이 의료, 농업, 제조업 등 다양한 산업에서 빠르게 도입되면서 민감한 데이터를 보호하는 것이 중요한 과제가 되고 있다. 기존의 AES나 RSA와 같은 암호화 방식은 효과적이지만, 전력 소모가 많고 처리 지연이 발생하며 높은 자원을 필요로 하기 때문에 자원이 제한된 사물인터넷 장치에는 적합하지 않다. 이러한 한계를 해결하기 위해 가볍고 효율적인 암호화 솔루션이 요구된다.
제안된 NEM-PUF 기반 인시츄 (in-situ) 암호화 방식은 추가적인 암호화 회로 없이 NEM-PUF의 고유 특성을 활용하여 이러한 문제를 해결한다. NEM-PUF는 제작 과정에서 발생하는 무작위한 스틱션을 통해 내재적으로 상보적인 데이터를 저장할 수 있다. 이 특성을 활용하면 XOR 연산을 PUF 내에서 직접 수행할 수 있어 암호화 및 복호화 과정을 간소화하고 하드웨어 부하를 줄일 수 있다. 또한, CMOS back-end-of-line (BEOL) 공정에 릴리즈 단계만 추가하면 NEM-PUF를 통합할 수 있어 공정 호환성이 뛰어나고 추가 비용을 최소화할 수 있다.
NEM-PUF의 설계는 재료 선택과 물리적 크기를 최적화하여 이루어졌다. 알루미늄과 구리와 같이 낮은 탄성 계수를 가진 유연한 재료를 사용해 제작 과정에서 빔 손상을 줄였고, 빔의 크기를 조정해 전극에 대한 신뢰성 있는 스틱션을 보장했다. 알루미늄과 구리는 CMOS BEOL 공정에서 널리 사용되는 물질이기 때문에, NEM 소자 역시 BEOL 공정 호환성이 뛰어나다. 또한, 이중 전극 구조에 맞게 탄성모세관 수(NEC)를 수정하여 스틱션 확률을 정밀하게 예측하고 소자의 수율을 향상시켰다.
NEM-PUF는 균일성, 고유성, 신뢰성, 무작위성 등의 PUF 특성에서 뛰어난 성능을 보여준다. 해밍 가중치 (Hamming weight)는 50.56 %, 상호 해밍 거리 (inter-HD)는 50.07 %로 이상적인 값에 가깝게 측정되었으며, 내부 해밍 거리 (intra-HD)는 0으로 나타나 매우 안정적인 특성을 보였다. 이는 강한 접착력으로 인해 온도 변화, 전압 변동, 작동 사이클 등 다양한 환경적 요인에서도 NEM-PUF의 상태가 유지되기 때문이다. 이러한 안정성은 오류 수정 코드 (ECC) 없이도 안정적으로 동작할 수 있게 한다.
이 암호화 방식의 성능은 이미지 암호화 및 연합 학습 (federated learning) 시나리오를 통해 검증되었다. NEM-PUF를 이용한 이미지 암호화에서는 올바른 키를 사용했을 때만 데이터를 정확히 복호화할 수 있었고, 무작위 키나 잘못된 키를 사용한 경우 전혀 다른 출력이 나타났다. 또한, 연합 학습에서 모델 가중치를 NEM-PUF 기반 암호화를 통해 보호했을 때, 올바른 키로 복호화한 경우 기준 추론 정확도 74.29 %를 유지했지만, 잘못된 키를 사용한 경우 정확도가 2.90 %로 크게 감소했다.
비교 결과, NEM-PUF 기반 암호화 방식은 기존의 AES 기반 방식보다 면적 효율, 전력 소비, 속도 면에서 더 우수한 성능을 보였다. AES 기반 방식은 많은 프런트엔드 영역과 전력을 필요로 하지만, NEM-PUF 방식은 추가 회로 없이 NEM-PUF 어레이 내에서 직접 암호화를 수행하므로 경량화된 접근 방식을 제공한다.
결론적으로, NEM-PUF 기반 인시츄 암호화 방식은 NEM-PUF의 고유 특성을 활용하여 IoT 애플리케이션에 적합한 확장 가능하고 효율적이며 안전한 솔루션을 제공한다. 이 방식은 기존 암호화 방식의 한계를 해결하고 설계 최적화를 통해 높은 성능과 신뢰성을 보장하면서도 최소한의 자원만을 요구한다. 따라서, NEM-PUF는 IoT 및 기타 자원이 제한된 환경에서 안전하고 효율적인 암호화를 제공하는 혁신적인 기술이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The Internet of Things (IoT) represents an innovative network of interconnected devices, facilitating real-time data collection, communication, and analysis. As IoT adoption accelerates across industries such as healthcare, agriculture, and manufacturing, ensuring the security of sensitive data becomes a critical challenge. Traditional encryption schemes, including advanced encryption standard (AES) and Rivest-Shamir-Adleman (RSA) algorithms, are effective but unsuitable for resource-constrained IoT devices due to their substantial power consumption, latency, and high resource demands. This necessitates lightweight, efficient encryption/decryption solutions capable of maintaining robust security while operating within the limited resources of IoT edge devices.
The proposed NEM-PUF-based in-situ encryption scheme addresses these challenges by eliminating the need for complex encryption circuitry and leveraging the unique properties of NEM-PUFs. NEM-PUFs are characterized by their ability to store complementary data intrinsically through random stiction during fabrication. This property allows for in-situ XOR operations, simplifying the encryption and decryption processes and reducing hardware overhead. By integrating a release step into the baseline CMOS back-end-of-line (BEOL) process, NEM-PUFs achieve excellent compatibility with conventional CMOS process, minimizing additional costs and ensuring scalability.
The design of NEM-PUFs was optimized by focusing on material selection and physical dimensions. Flexible materials with low Young’s modulus, such as Al and Cu, were chosen to mitigate beam fractures during fabrication, while beam dimensions were adjusted to ensure reliable stiction to side electrodes. Since Al and Cu are widely used materials in conventional CMOS BEOL processes, NEM devices exhibit excellent BEOL compatibility. The elastocapillary number (NEC) was modified for dual-electrode structures, enabling precise prediction of stiction probability and enhancing device yield. These optimizations demonstrate the scalability of NEM-PUFs, further confirming the robustness of the proposed design guidelines.
Key PUF metrics, including uniformity, uniqueness, reliability, and randomness, were precisely evaluated. The Hamming weight (HW) was measured at 50.56 %, while the inter-Hamming distance (inter-HD) was found to be 50.07 %, both near ideal values. Remarkably, the intra-Hamming distance (intra-HD) was measured at 0, underscoring exceptional reliability of the NEM-PUF under varying environmental conditions. This stability is attributed to the strong surface adhesion forces maintaining stiction, enabling NEM-PUFs to withstand temperature variations, voltage fluctuations, and operational cycles without requiring error correction codes. This resilience makes NEM-PUFs highly suitable for IoT applications and environments with stringent reliability requirements, such as aerospace and military domains.
The performance of the proposed encryption scheme was validated through image encryption and federated learning scenarios. Image encryption using NEM-PUF demonstrated that only the correct key could decrypt the data accurately. Random or incorrect keys resulted in entirely different outputs, ensuring data integrity and security. Federated learning, a privacy-preserving distributed training method, was enhanced by encrypting model weights using NEM-PUF-based in-situ encryption. The scheme achieved baseline inference accuracy of 74.29 % when decrypted with the correct key, whereas incorrect keys resulted in significantly degraded accuracy, as low as 2.90 %. Even with 90 % key accuracy, the inference accuracy was limited to 33.53 %, highlighting the robustness of the encryption scheme against partial key exposure.
Comparative benchmarks revealed that the NEM-PUF-based encryption scheme outperforms traditional advanced encryption standard (AES)-based methods in area efficiency, power consumption, and speed. Unlike AES-based schemes, which require significant front-end-of-line (FEOL) area and processing power, the proposed scheme operates directly within the NEM-PUF array, eliminating the need for additional circuits. This lightweight approach demonstrates superior compatibility with resource-constrained IoT devices, reducing both power consumption and system complexity.
In summary, the NEM-PUF-based in-situ encryption scheme leverages the intrinsic complementary properties of NEM-PUFs to provide a scalable, efficient, and secure solution for IoT applications. By addressing the limitations of traditional encryption methods and incorporating robust design optimizations, this scheme ensures high performance and reliability while maintaining minimal resource usage in IoT devices. The proposed approach establishes NEM-PUFs as a novel technology for secure, reliable, and efficient encryption, paving the way for their adoption in advanced IoT systems and other resource-constrained environments.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1 Introduction 1
• 1.1 Internet of Things (IoT) 1
• 1.2 Lightweight security 5
• 1.3 Physically unclonable function (PUF) 9
• 1.4 Necessity of in-situ encryption 13
• 1.5 Outline of the dissertation 16
• Chapter 2 Concept 18
• 2.1 Complementary data 18
• 2.2 Cantilever beam structure 27
• Chapter 3 Fabrication and evaluation of NEM-PUF 32
• 3.1 Device fabrication and measurement 32
• 3.2 Design guideline 39
• 3.2.1 Material 39
• 3.2.2 Physical dimensions 43
• 3.3 Scaling effect 52
• 3.4 PUF characteristics 58
• Chapter 4 In-situ encryption and decryption 70
• 4.1 In-situ encryption and decryption scheme 70
• 4.2 Encryption and decryption 75
• 4.3 Federated learning 79
• 4.4 Benchmark 84
• Chapter 5 Conclusion 88
• Bibliography 91
• 초 록 102
• List of Publications 105