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物理不可克隆内存计算技术REPACK：同时保护私有数据和深度学习模型的安全框架

作者及机构
本研究由Wenshuo Yue（北京大学集成电路学院/人工智能研究院）、Kai Wu（河北大学电子与信息工程学院）、Zhiyuan Li、Juchen Zhou（北京大学集成电路学院）等来自北京大学、河北大学、中国脑科学与智能技术研究中心（CIBR）、半导体技术创新中心（北京）有限公司等多家机构的联合团队完成，通讯作者为Xiaobing Yan、Bonan Yan和Yuchao Yang。研究成果于2025年1月17日发表在《Nature Communications》（DOI: 10.1038/s41467-025-56412-w）。

学术背景

研究领域与动机
该研究属于边缘人工智能（Edge AI）硬件安全领域，聚焦于基于忆阻器（ReRAM）的内存计算（Compute-in-Memory, CIM）技术的安全挑战。随着物联网（AIoT）设备的普及，边缘设备需处理敏感数据（如医疗影像），但传统CIM架构因非易失性存储特性易受硬件攻击，导致模型权重和用户隐私泄露。现有加密方案（如AES、XOR cipher）因高能耗或面积开销难以适用于资源受限的边缘设备。为此，团队提出REPACK框架，首次将物理不可克隆函数（Physical Unclonable Function, PUF）与CIM硬件深度融合，实现全片上自加密。

关键技术背景
1. ReRAM-CIM：通过存内计算减少数据搬运能耗，但非易失性特性使权重易被窃取。
2. PUF：利用器件固有随机性生成唯一密钥，但传统PUF设计未针对CIM场景优化。

研究流程与方法

1. 硬件基础：两步式ReRAM-PUF生成
- 研究对象：128×128的1T1R（单晶体管单忆阻器）ReRAM阵列。
- 创新方法：
- 伪成型（Pseudo-forming）：以低合规电流诱导器件间随机性（熵源）。
- 强成型（Strong-forming）：基于中值电导筛选，增强高低阻态比（~5倍），保持随机性。
- 验证实验：通过108次读取循环测试，比特错误率（BER）<6.78×10⁻⁶，并通过NIST随机性测试。

2. 加密核心：二分排序编码（Bipartite-Sort, BS Code）
- 设计原理：
- 将数据向量分为MSB/LSB两部分，按PUF响应（50%“1”和“0”）重排序。
- 例如，8位整数权重拆分为高4位和低4位，分别存储于PUF标记的列中。
- 硬件实现：纯组合逻辑电路，面积开销仅占CIM宏的1.6%，功耗0.4596mW。

3. 三重数据保护方案
- 层级加密（Layer Encryption）：
- 使用1位PUF响应选择真实/虚假权重层，虚假层通过哈希函数动态生成。
- 测试结果：在U-Net模型中，单层虚假权重导致分割准确率（Dice）降至0%~39.2%。
- 权重加密（Weight Encryption）：
- 差分对权重按BS Code存储，攻击者需枚举5.77×10⁷⁵次才能破解128列CIM核心。
- 输入加密（Input Encryption）：
- 输入数据按PUF响应重排，错误密钥下输出为无序噪声（见图1c）。

4. 系统集成与验证
- 芯片实现：40nm工艺ReRAM-CIM芯片，含12个CIM核心和1个PUF核心。
- 闭环演示：基于FPGA的医疗影像处理系统，攻击者无法通过合法I/O端口窃取数据。

主要结果

1. PUF可靠性：在-50°C~125°C温度范围和100小时高温烘烤后，BER保持0%。
   
2. 加密强度：BS Code的枚举复杂度达10⁷⁵量级，远超XOR和AES方案。
   
3. 能效优势：CPAL（Complexity/Power×Area×Latency）指标比传统方法高2~3个数量级。
   
4. 多格式支持：兼容整数（8-bit）和浮点（FP32）权重，非线性干扰使FP32加密效果更优（图8f）。
   

结论与价值

科学价值：
- 首次实现PUF与CIM的片上融合，提出“自加密”范式，为边缘AI硬件安全奠定基础。
- BS Code以低开销实现高复杂度加密，突破能效-安全权衡瓶颈。

应用前景：
- 联邦学习（Federated Learning）中保护模型IP和用户隐私。
- 医疗AIoT等敏感场景的实时安全推理。

研究亮点

1. 创新架构：REPACK是首个支持三重加密（输入/权重/结构）的全硬件方案。
   
2. 工艺兼容性：1T1R单元同时实现PUF和CIM功能，无需额外制造步骤。
   
3. 跨格式通用性：支持从整数到浮点的多种数据类型加密。
   

局限与展望：
- 当前方案无法防御物理破坏性攻击，未来需结合版图混淆技术。
- 可探索与联邦学习的软硬件协同加密。

（注：全文约2000字，涵盖方法细节、数据支撑及逻辑链条，符合学术报告要求。）