Un groupe de chercheurs de KAUST (King Abdullah University of Science and Technology) a annoncé une nouvelle technique de fabrication révolutionnaire pour ce que l’on appelle les « memristors » – des circuits qui sont l’un des quatre composants électriques fondamentaux, aux côtés des résistances, des condensateurs et des inducteurs . Il a été démontré que la nouvelle technique permet la création de l’un des composants essentiels de la cryptographie, un générateur de nombres aléatoires réels (TRNG).
Les véritables générateurs de nombres aléatoires sont des éléments essentiels de la cryptographie, et peut-être involontairement (après tout, à quel point est-il difficile de produire des nombres aléatoires ?), C’est aussi l’un des plus sujets à l’échec. En effet, il est facile pour une distribution aléatoire (c’est-à-dire lorsque tous les événements possibles ont une chance égale de se produire) de devenir une distribution non aléatoire.
Habituellement, les TRNG sont implémentés au niveau du silicium, comme le Ryzen and Epyc-bound Cryptographic Co-Processor (CCP) d’AMD (maintenant à l’itération 5.0). Une façon de générer des nombres aléatoires consiste à examiner des phénomènes intrinsèquement aléatoires, tels que l’effet photoélectrique qui est à la base du fonctionnement de nos ordinateurs. A partir de ces effets, des nombres aléatoires sont générés qui servent ensuite de base à une opération de cryptage – chaque nombre aléatoire se traduisant par une partie du message crypté, dans le processus connu sous le nom de hachage. Pour mieux relativiser le problème, rappelons que la division Xilinx d’AMD commercialise des Field-Programmable Gate Arrays (FPGA) dont le but est de servir de véritables générateurs de nombres aléatoires.
Mais les composants électriques ont des limites opérationnelles, et de petites variations de tension peuvent introduire des « erreurs » de calcul ou photoélectriques qui forment des motifs. Bien sûr, lorsque des modèles émergent dans un pool de nombres censés être aléatoires, alors ce n’est plus vraiment aléatoire. Il y a un modèle, une probabilité légèrement différente pour qu’un numéro soit choisi par rapport à l’autre. Et si ce n’est pas vraiment aléatoire, alors les modèles émergents peuvent être extraits, analysés et comparés à la sortie chiffrée… Et la voie est ouverte vers le message soi-disant cryptographiquement sécurisé.
Certains modèles peuvent émerger naturellement, à partir de certains déséquilibres du système qui l’éloignent de son état « d’équilibre » aléatoire (comme la dégradation du matériel, qui est en partie responsable du fait que les CPU et les GPU voient tous les deux des baisses de la fréquence de fonctionnement maximale soutenue à mesure qu’ils vieillissent ). Nous avons vu ceux-ci être exploités par des chercheurs – exfiltrer des données à partir de modèles tels que la vitesse du ventilateur d’un système, par exemple. Mais d’autres peuvent être introduits par des adversaires suffisamment sophistiqués.
Le travail effectué par les chercheurs de KAUST déverrouille maintenant la fabrication de TRNG basée sur les memristors dans un processus qui n’est pas différent de l’impression 3D. Sauf à la place du filament habituel, des couches atomiquement minces d’électrodes de nitrure de bore et d’argent sont déposées jusqu’à ce que les éléments d’un memristor s’empilent tous en place. En raison de ce processus de fabrication spécifique, le TRNG consomme de l’énergie par rapport aux alternatives généralement intégrées au processeur, construites à partir de circuits coûteux avec des millions de transistors (coûteux à la fois en termes de consommation d’énergie et d’espace qu’ils occupent sur la conception de l’accélérateur).
« Nous avons fabriqué un memristor en utilisant un nouveau matériau bidimensionnel en couches appelé nitrure de bore hexagonal, sur lequel nous avons imprimé des électrodes en argent à l’aide d’une technologie d’impression à jet d’encre évolutive et peu coûteuse », a déclaré Pazos, chercheur au sein de l’équipe KAUS. « Les propriétés uniques du h-BN 2D sont conservées après l’impression de l’électrode, permettant une puissance supérieure et une génération de signal aléatoire. »
Le générateur TRNG résultant était apparemment conforme aux attentes de l’équipe : il a montré les meilleures performances d’un TRNG en termes de stabilité de son signal aléatoire dans le temps ; il a montré une consommation d’énergie incroyablement faible; et enfin, une lecture de circuit facile et rapide, permettant au TRNG basé sur un memristor de générer 7 millions de bits aléatoires par seconde.
« De plus, nous avons démontré un circuit construit qui génère des nombres aléatoires en interconnectant notre memristor à un microcontrôleur commercial et en réalisant des expériences en direct de génération de nombres aléatoires à la volée », a ajouté Pazos.
Il semble également que la technologie soit prête pour les heures de grande écoute, contrairement à la plupart des autres percées technologiques. La technologie pourrait être facilement déployée dans les applications IoT (Internet des objets) et d’autres dispositifs périphériques, tels que les réseaux de nœuds de capteurs.
« Notre méthode de fabrication évolutive à faible coût utilisant l’impression à jet d’encre permet non seulement d’excellentes performances, mais est également essentielle à l’intégration réussie de ces dispositifs dans des composants électroniques complexes à faible coût », déclare Pazos. « Ce travail démontre le potentiel des matériaux 2D comme h-BN pour soutenir une révolution dans les dispositifs et circuits micro et nanoélectroniques à l’état solide en raison de leurs propriétés électroniques, physiques, chimiques et thermiques exceptionnelles. »