基于Ni-SnO2纳米颗粒的GS-PUF设计

作者：李乐薇; 汪鹏君^*; 张跃军

来源：宁波大学学报(理工版), 2021, 34(06): 61-66.

• Ni-SnO2纳米颗粒
• 物理不可克隆函数
• 气敏传感器
• 静电喷雾沉积

气敏传感器具有气体识别、探测和监测等功能,广泛应用于工业生产等领域,但在泄漏预警时缺乏迅速识别和定位等功能.本文基于传感器制备工艺偏差分析,通过对传感器气敏机制的研究,提出一种基于Ni-SnO2纳米颗粒的气敏传感器物理不可克隆函数(GasSensor-Physical Unclonable Function,GS-PUF)设计方案.该方案利用掺杂Ni元素的方法,结合静电喷雾沉积技术制备Ni-SnO2气敏传感器,以获取更加稳定可靠的物理特征值,然后采集气敏传感器对不同浓度下气体的响应数据,最后利用随机阻值多位平衡算法比较不同组气敏传感器响应电信号值,实现PUF数据输出.制备每组样本可产生128位二进制数据的多组PUF样本,进行对比实验.结果表明,所设计的GS-PUF具有气体泄漏源头识别定位的功能,且随机性提升至99%,唯一性达49.80%.

• 单位
  宁波大学; 温州大学; 电子工程学院