【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，山東大學(xué)集成電路學(xué)院王天宇、孟佳琳?qǐng)F(tuán)隊(duì)在新型低功耗光電神經(jīng)形態(tài)硬件與AI加密系統(tǒng)方向取得重要進(jìn)展，實(shí)現(xiàn)海上加密通訊的“敵我識(shí)別”。相關(guān)成果以“Low Power Optoelectronic Neuromorphic Memristor for In‐Sensor Computing and Multilevel Hardware Encryption”為題發(fā)表在國(guó)際著名期刊Advanced Science(中科院一區(qū)，影響因子：14.3)。集成電路學(xué)院研究生孫渤為論文第一作者，山東大學(xué)集成電路學(xué)院研究員王天宇、教授孟佳琳為論文共同通訊作者，集成電路學(xué)院為論文第一完成單位。
 

　　隨著物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算的快速發(fā)展，傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)面臨嚴(yán)峻的功耗與效率瓶頸，而神經(jīng)形態(tài)計(jì)算因其類腦的并行處理與低功耗特性成為重要發(fā)展方向。與此同時(shí)，信息安全正面臨日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)基于軟件的數(shù)學(xué)加密算法在人工智能時(shí)代更易被破解，且高計(jì)算成本限制了其在資源受限設(shè)備上的應(yīng)用；雖然物理不可克隆函數(shù)等基于憶阻器隨機(jī)性的硬件加密提供了一種思路，但其易受環(huán)境波動(dòng)和電路噪聲影響，增加了系統(tǒng)復(fù)雜性與功耗。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種將信息編碼為光脈沖參數(shù)，利用器件本征響應(yīng)作為密文并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解密的硬件加密方案，旨在實(shí)現(xiàn)低功耗、高安全性且便于移動(dòng)端部署的新型加密通信系統(tǒng)。
 

　　研究團(tuán)隊(duì)基于光電神經(jīng)形態(tài)器件設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套完整的硬件多維加密與安全通信系統(tǒng)，該器件不僅能夠在超低能耗(單次突觸事件僅3.3 fJ)下模擬多種生物突觸可塑性，還對(duì)不同波長(zhǎng)、脈沖寬度和脈沖數(shù)量的光刺激呈現(xiàn)出差異化且確定的電學(xué)響應(yīng)。利用這一多參數(shù)響應(yīng)的物理特性，研究者提出了一種新型硬件加密方法：將待傳輸?shù)男畔⑥D(zhuǎn)換為 ASCII 碼分別映射為光脈沖的波長(zhǎng)、脈沖寬度和脈沖數(shù)量，形成特定的光脈沖序列作用于器件陣列，從而獲得唯一對(duì)應(yīng)的電流響應(yīng)作為“密文”。在解密端，通過(guò)一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些電流響應(yīng)進(jìn)行識(shí)別，合法接收方可以達(dá)到 97.4% 的解密準(zhǔn)確率，而未授權(quán)方僅能實(shí)現(xiàn) 2.88% 的隨機(jī)猜測(cè)水平，充分驗(yàn)證了該方案的高安全性與魯棒性。進(jìn)一步地，團(tuán)隊(duì)將解密網(wǎng)絡(luò)部署至單片機(jī)上，實(shí)現(xiàn)了便攜式移動(dòng)端的加密通信演示。此外，還結(jié)合儲(chǔ)層計(jì)算與旗語(yǔ)信號(hào)，構(gòu)建了“敵我識(shí)別”預(yù)認(rèn)證機(jī)制，將動(dòng)態(tài)動(dòng)作識(shí)別與隱藏信息驗(yàn)證相結(jié)合，拓展了系統(tǒng)在復(fù)雜場(chǎng)景如海上通信中的應(yīng)用潛力。整個(gè)研究從器件物理、加密架構(gòu)到系統(tǒng)驗(yàn)證，展示了基于光電神經(jīng)形態(tài)器件實(shí)現(xiàn)低功耗、物理安全、可移動(dòng)部署的新型硬件安全通信的完整路徑。
 

　　上述研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金、山東省泰山學(xué)者項(xiàng)目和廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金等基金項(xiàng)目的資助。
 

　　王天宇研究員致力于后摩爾集成電路存算器件與AI芯片，包括人工智能技術(shù)與AI芯片(RRAM、FeRAM)、柔性憶阻器件與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算(CNN、SNN)、新型鐵電存儲(chǔ)器與存算一體技術(shù)，在Nature Communications、IEDM、Advanced Materials、Nano Letters、IEEE EDL、IEEE TED等集成電路領(lǐng)域期刊發(fā)表SCI論文100余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利100余項(xiàng)。
 

　　孟佳琳教授，國(guó)家級(jí)青年人才、中國(guó)未來(lái)女科學(xué)家，致力于研究面向人工智能應(yīng)用的光電感存算一體器件、神經(jīng)擬態(tài)晶體管與AI視覺(jué)芯片、柔性可穿戴電子與人工智能集成系統(tǒng)，在Nature Communications、Advanced Materials 、ACS Nano、Advanced Functional Materials、Nano Letters、IEEE Electron Device Letters等期刊發(fā)表論文90余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利100余項(xiàng)。