Một nhóm các nhà nghiên cứu của KAUST (Đại học Khoa học và Công nghệ King Abdullah) đã công bố một kỹ thuật sản xuất mới, mang tính đột phá cho cái được gọi là “memristor” – mạch là một trong bốn thành phần điện cơ bản, bên cạnh điện trở, tụ điện và cuộn cảm . Kỹ thuật mới đã được chứng minh là cho phép tạo ra một trong những thành phần thiết yếu của mật mã, Bộ tạo số ngẫu nhiên thực (TRNG).
Bộ tạo số ngẫu nhiên thực sự là một phần thiết yếu của mật mã và có lẽ vô tình (xét cho cùng, việc tạo ra các số ngẫu nhiên khó đến mức nào?), nó cũng là một trong những bộ dễ bị lỗi nhất. Đó là vì phân phối ngẫu nhiên (nghĩa là khi tất cả các sự kiện có thể xảy ra đều có cơ hội xảy ra như nhau) dễ trở thành phân phối không ngẫu nhiên.
Thông thường, TRNG được triển khai ở cấp độ silicon, chẳng hạn như Bộ đồng xử lý mã hóa (CCP) liên kết với Ryzen và Epyc của AMD (hiện ở phiên bản 5.0). Một cách để tạo ra các số ngẫu nhiên là xem xét các hiện tượng ngẫu nhiên vốn có, chẳng hạn như hiệu ứng quang điện là cơ sở cho hoạt động của máy tính của chúng ta. Từ những hiệu ứng này, các số ngẫu nhiên được tạo ra, sau đó dùng làm cơ sở cho hoạt động mã hóa – mỗi số ngẫu nhiên chuyển thành một phần của thông báo được mã hóa, trong quy trình được gọi là băm. Để hiểu rõ hơn vấn đề, hãy xem xét rằng bộ phận Xilinx của AMD thương mại hóa Mảng cổng có thể lập trình trường (FPGA) với mục đích là đóng vai trò là Trình tạo số ngẫu nhiên thực.
Nhưng các thành phần điện có ranh giới hoạt động và những thay đổi điện áp nhỏ có thể gây ra “lỗi” tính toán hoặc quang điện hình thành các mẫu. Tất nhiên, khi các mẫu xuất hiện trong một nhóm các số được cho là ngẫu nhiên, thì nó không còn là ngẫu nhiên nữa. Có một khuôn mẫu, một xác suất hơi khác để một số được chọn so với số kia. Và nếu nó không thực sự ngẫu nhiên, thì các mẫu mới nổi có thể được trích xuất, phân tích và so sánh với đầu ra được mã hóa… Và con đường mở ra cho thông điệp được cho là an toàn bằng mật mã.
Một số mẫu có thể xuất hiện một cách tự nhiên, do sự mất cân bằng nhất định trong hệ thống đẩy nó ra khỏi trạng thái “cân bằng” ngẫu nhiên (chẳng hạn như sự xuống cấp của phần cứng, nguyên nhân một phần khiến cả CPU và GPU đều giảm tần số hoạt động duy trì tối đa khi chúng già đi ). Chúng tôi đã thấy những thứ đó bị các nhà nghiên cứu khai thác – lấy dữ liệu từ các mẫu chẳng hạn như tốc độ quạt của hệ thống. Nhưng những người khác có thể được giới thiệu bởi các đối thủ đủ tinh vi.
Công trình do các nhà nghiên cứu của KAUST thực hiện giờ đây đã mở khóa quá trình chế tạo TRNG dựa trên memristor trong một quy trình không khác với in 3D. Ngoại trừ thay vì dây tóc thông thường, các lớp boron nitride và điện cực bạc mỏng ở mức nguyên tử được lắng đọng cho đến khi tất cả các phần tử của một memristor xếp vào đúng vị trí. Do quy trình chế tạo cụ thể này, TRNG tiêu hao năng lượng so với các giải pháp thay thế thường được tích hợp CPU, được chế tạo từ các mạch đắt tiền với hàng triệu bóng bán dẫn (tốn kém cả về mức sử dụng năng lượng và không gian mà chúng chiếm trên thiết kế của máy gia tốc).
Pazos, một nhà nghiên cứu trong nhóm KAUS cho biết: “Chúng tôi đã chế tạo một memristor bằng cách sử dụng một vật liệu hai lớp mới có tên là boron nitride hình lục giác, trên đó chúng tôi in các điện cực bạc bằng công nghệ in phun chi phí thấp, có thể mở rộng”. “Các đặc tính độc đáo của 2D h-BN được duy trì sau khi điện cực được in, cho phép tạo ra năng lượng vượt trội và tín hiệu ngẫu nhiên.”
Bộ tạo TRNG thu được dường như phù hợp với kỳ vọng của nhóm: nó cho thấy hiệu suất tốt nhất của TRNG xét về độ ổn định của tín hiệu ngẫu nhiên theo thời gian; nó cho thấy mức tiêu thụ năng lượng cực kỳ thấp; và cuối cùng, khả năng đọc mạch dễ dàng và nhanh chóng, cho phép TRNG dựa trên memristor tạo ra 7 triệu bit ngẫu nhiên mỗi giây.
“Hơn nữa, chúng tôi đã trình diễn một mạch điện tạo ra các số ngẫu nhiên bằng cách kết nối bộ nhớ điện trở của chúng tôi với một bộ vi điều khiển thương mại và thực hiện các thí nghiệm trực tiếp về việc tạo số ngẫu nhiên một cách nhanh chóng,” Pazos nói thêm.
Có vẻ như công nghệ này đã sẵn sàng cho thời điểm quan trọng nhất, trái ngược với hầu hết các đột phá công nghệ khác. Công nghệ này có thể dễ dàng triển khai cho các ứng dụng IoT (Internet of Things) và các thiết bị biên khác, chẳng hạn như mảng nút cảm biến.
Pazos cho biết: “Phương pháp chế tạo chi phí thấp có thể mở rộng của chúng tôi bằng cách sử dụng in phun không chỉ mang lại hiệu suất tuyệt vời mà còn là chìa khóa để tích hợp thành công các thiết bị này vào thiết bị điện tử phức hợp chi phí thấp. “Công trình này chứng minh tiềm năng của các vật liệu 2D như h-BN để tạo nền tảng cho một cuộc cách mạng trong các thiết bị và mạch điện tử vi mô và nano ở trạng thái rắn nhờ các đặc tính điện tử, vật lý, hóa học và nhiệt vượt trội của chúng.”
