基于柔性聚酰亚胺忆阻器的多合一压缩和加密引擎
近日，西安电子科技大学王宏教授，开发了一种基于聚酰亚胺的阈值转换忆阻器，构建了可用于传感器数据的多合一压缩和加密引擎。通过该器件的高斯电导模式，形成一次性采样矩阵，提供了有效的信息保护，且压缩和加密可同时进行；由于矩阵的唯一性，密文不可穿透且可以抵御cpa，有望在物联网、可穿戴设备等领域得到应用。该研究成果发表在small science上。
研究背景
日常工作中，人们越来越依赖相互连接的传感设备来管理大量的数字信息。黑客也通过利用物联网产品的安全漏洞来控制现实世界的物体，数据的压缩和加密已变得至关重要。由于单个传感器的算力资源有限，传统的单独加密层方案成本太高。另外，传统的压缩传感集成了压缩和加密功能，但由于加-解密机制的固定，存在统计信息泄露、无法抵御cpa及明文大纲信息泄露的固有缺陷。
cs安全问题越来越被重视。cs是利用特定信号的结构，通过随机编码过程在模拟和数字领域的物理界面上同时进行数据压缩和采集，允许以亚奈奎斯特速率进行采集。一次性采样技术、统计攻击抵抗以及硬件集成等多种安全手段被大量研究。随着传感器性能的提升和数据吞吐量的增加，与之配套的集成压缩和加密的硬件面临着设计和成本上的巨大挑战。
研究内容
团队设计一种聚酰亚胺膜片，并利用其固有的振荡特性来实现压缩和加密的集成。通过溅射和旋涂工艺，制备了多层聚酰亚胺薄膜和钨、银、铂、钛结构的柔性阈值转换器件。然后利用原子力显微镜分析表面粗糙度，进行热重和电学性能测试。
结果表明，在设定电压下，由于测量矩阵依赖于原始信号，缺乏随机性，对稀疏图像恢复成功率较低。在高斯电导中，器件将输入电脉冲转换为低阻态，当其自发返回高阻态时，电导呈现高斯分布，由于随机的电导矩阵满足限制性等距条件规则，成功重建图像，实现了压缩传感功能。60%的采样率下，重建-解密信号的识别准确率达到≈84%，仅比原始信号的准确率低≈4%。材料可在高达500℃的条件下保持稳定的柔性和机械韧性，可用于更恶劣的多种极端环境使用。
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