利用PUFs无损压缩实现信息安全的方法研究

Big data in internet of things (IOT) era demand the information storage safety and transport efficiency. Compress technology can reduce the data amount, improve the access efficiency; using encryption can encrypt information, and ensure security. Because of the entropy trend different, efficient access and information security was divided into two independent field in the traditional research. This topic will be carried out an algorithm level combining study, aims to study a safety and efficient transparent access based on hardware platform: adopting physical unclonable functions (PUFs) hardware “fingerprints” to made a high reliability and security authentication. By Huffman coding, use the special data lossless compression encryption method associated with PUFs, realize the hardware structure and at the same time to do lossless data compression and encryption; using the restrict race code characteristic sequence maintain PUFs database dynamically, ensure PUFs reliability. This topic proposed a new information security method based on PUFs lossless compression technology, accord with the requirement of efficiently data access in big data era, and can be used as a supplement of existing information security technology. Through the two fields’ crossover study,key problems can be solved. There are rare reports for this method, it will have a widely application prospect.

物联网大数据时代要求信息能够高效、安全的存储和传输。采用压缩技术可以减少数据量，提高存取效率；采用加密技术可以加密信息，保障信息安全。因为熵趋向的不同，传统研究大都将信息安全与高效存取分为两个独立的研究领域。本项目将两者进行算法级结合研究，旨在研究一种基于硬件平台的安全、高效的透明存取方法：采用物理不可克隆函数（PUFs）的硬件“指纹”进行高可靠性和高安全性的身份认证；通过类哈夫曼编码，使用与PUFs相关联的硬件专用数据无损压缩加密方法，同步完成数据无损压缩和加密；利用制约竞争码的特征序列动态维护PUFs 数据库，保障PUFs的高可靠性。本项目提出的建立在PUFs无损压缩技术上的信息安全新方法符合大数据时代高效存取数据的要求，可以做为现有信息安全技术的一种补充。通过对两个领域的交叉研究，解决由此带来的关键问题，完善具体的研究方法。无损压缩已普遍使用，但该方法鲜见报道、具有广泛的应用前景。

本课题针对物联网大数据时代对于信息能够高效、安全的存储和传输的要求，对数据加密和压缩两者算法级的结合进行了研究，研究完成一种基于硬件平台的安全、高效的透明存取方法：采用物理不可克隆函数（PUFs）的芯片硬件“指纹”进行高可靠性和高安全性的身份认证；通过类哈夫曼编码，使用与PUFs相关联的硬件专用数据无损压缩加密方法，同步完成数据无损压缩和加密；利用制约竞争码的特征序列动态维护PUFs 数据库，保障PUFs的高可靠性。..主要完成以下五个方面的工作：.1、研究了一种可以广泛适用于现存的弱 PUFs 的通用弱PUFs 随机数节点查找机制，使其在与加密算法结合应用中具有更高的安全性。.2、基于现有的算法，使用上述用弱PUFs随机数节点查找机制中产生的随机数，对PUFs的认证节点的输出进行简单加密，隐藏其输出与节点地址的关系。.3、研究了一种动态的抗老化机制及其低成本实施方法，通过制约竞争码（Restrict Race Code，RRC）特征序列对数据库进行动态更新，以达到抗老化的目的。.4、通过大量样本压缩测试，分析影响无损压缩效率的相关参数，获得一种基于硬件平台的压缩率、压缩效率和加密等级综合最优的无损压缩加密方法。.5、搭建了软硬件攻击平台，使用了相应攻击方式对算法进行攻击，并进行算法优化，保证系统的安全性。..以上五项研究内容的有效性，得到了丰富的实验结果的验证。本研究团队，在国内外学术期刊和国际学术会议上发表相关论文 18 篇，其中被SCI收录7 篇次，EI 收录11 篇次；申请国家发明专利 18项，其中授权8项；培养3名博士研究生，16名硕士生。..总之，本研究本课题提出的建立在PUFs无损压缩技术上的信息安全新方法符合大数据时代高效存取数据的要求，不仅在理论上完了成对无损压缩算法以及 PUFs 有关算法的研究，提出了一种利用 PUFs 无损压缩实现高效数据存取的信息安全方法，还搭建了专用压缩算法的板级测试平台，建立了基于PUFs 的安全性研究的试验测试数据库。可以作为现有信息安全技术的一种补充，在不影响原有加密方法和密级的情况下，提高信息安全程度，具有广泛的应用前景。