智能芯片在一個低功耗平臺中感知存儲計算和保護數據

在智能科技時代，數字信息無處不在，手機、智能手表、相機、智能音箱等設備不斷產生數據并在這些設備之間進行通信。根據賓夕法尼亞州立大學跨學科研究人員小組的說法，保護手持設備上的數字數據需要大量的能源，他們警告說，保護這些設備免受不良行為者的侵害正成為比以往任何時候都更加關注的問題。

在賓夕法尼亞州立大學工程科學與力學副教授SaptarshiDas的帶領下，研究人員開發了一種智能硬件平臺或芯片，以減少能源消耗，同時增加一層安全性。研究人員于6月23日在NatureCommunications上發表了他們的研究結果。

“來自我們設備的信息目前存儲在一個位置，即云端，該位置在大型服務器中共享和存儲，”Das說，他還隸屬于賓夕法尼亞州立大學電氣工程和計算機科學學院、材料研究所和地球與礦物科學學院材料科學與工程系。“用于存儲這些信息的安全策略的能源效率極低，并且容易受到數據泄露和黑客攻擊。”

云加密是一種當前的安全模式，可將數據轉換為代碼以防止未經授權的訪問。例如，流行的消息系統WhatsApp就使用了這種方法，理論上可以確保只有參與聊天的設備才能訪問私人消息。然而，研究人員表示，在實踐中，云加密容易受到數據泄露的影響，并且經常成為攻擊者的目標。

“盡管基于軟件的安全模塊功能強大，但它們存在許多挑戰，”第一作者、賓夕法尼亞州立大學工程科學和力學博士生AkhilDodda說。“我們使用二維材料開發了一個加密平臺來克服這些安全限制。”

研究人員表示，通常用于制造手機中使用的晶體管，硅無法制造出足夠小的晶體管來節省能源使用。相反，他們轉向二維材料，特別是厚度不到一納米的二硫化鉬(MoS2)，以制造低功耗加密芯片。賓夕法尼亞州立大學的合作者、材料科學與工程和電氣工程杰出教授JoanRedwing和材料科學與工程博士生NicholasTrainor共同合成了制造芯片所需的MoS2。

該芯片采用了320個MoS2晶體管，每個晶體管都有一個傳感單元、一個存儲單元和一個計算單元來加密數據。為了測試加密過程的強度，研究人員使用了機器學習算法，這使他們能夠研究輸出模式并預測輸入信息。

“我們發現先進的機器學習技術無法解碼加密信息，從而增強了加密過程對機器學習攻擊的彈性，”達斯說。“如果沒有對信息通道和解碼變量的先驗知識，就很難對信息進行解碼。”

此外，研究人員表示，加密信息所消耗的能量明顯低于基于硅的安全方法。結果是一種低功耗的一體式芯片，可以在連接的設備之間感知、存儲、計算和通信信息——對于那些希望增加安全性但又不能承受日常手持設備電池電量耗盡的用戶來說，這是一個潛在的解決方案-日使用。

“在不久的將來，我們計劃接觸專門從事智能安全的聯邦機構和私營公司，以擴展和擴大我們的工作范圍，”達斯說。