智能芯片在一个低功耗平台中感知存储计算和保护数据

在智能科技时代，数字信息无处不在，手机、智能手表、相机、智能音箱等设备不断产生数据并在这些设备之间进行通信。根据宾夕法尼亚州立大学跨学科研究人员小组的说法，保护手持设备上的数字数据需要大量的能源，他们警告说，保护这些设备免受不良行为者的侵害正成为比以往任何时候都更加关注的问题。

在宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学副教授SaptarshiDas的带领下，研究人员开发了一种智能硬件平台或芯片，以减少能源消耗，同时增加一层安全性。研究人员于6月23日在NatureCommunications上发表了他们的研究结果。

“来自我们设备的信息目前存储在一个位置，即云端，该位置在大型服务器中共享和存储，”Das说，他还隶属于宾夕法尼亚州立大学电气工程和计算机科学学院、材料研究所和地球与矿物科学学院材料科学与工程系。“用于存储这些信息的安全策略的能源效率极低，并且容易受到数据泄露和黑客攻击。”

云加密是一种当前的安全模式，可将数据转换为代码以防止未经授权的访问。例如，流行的消息系统WhatsApp就使用了这种方法，理论上可以确保只有参与聊天的设备才能访问私人消息。然而，研究人员表示，在实践中，云加密容易受到数据泄露的影响，并且经常成为攻击者的目标。

“尽管基于软件的安全模块功能强大，但它们存在许多挑战，”第一作者、宾夕法尼亚州立大学工程科学和力学博士生AkhilDodda说。“我们使用二维材料开发了一个加密平台来克服这些安全限制。”

研究人员表示，通常用于制造手机中使用的晶体管，硅无法制造出足够小的晶体管来节省能源使用。相反，他们转向二维材料，特别是厚度不到一纳米的二硫化钼(MoS2)，以制造低功耗加密芯片。宾夕法尼亚州立大学的合作者、材料科学与工程和电气工程杰出教授JoanRedwing和材料科学与工程博士生NicholasTrainor共同合成了制造芯片所需的MoS2。

该芯片采用了320个MoS2晶体管，每个晶体管都有一个传感单元、一个存储单元和一个计算单元来加密数据。为了测试加密过程的强度，研究人员使用了机器学习算法，这使他们能够研究输出模式并预测输入信息。

“我们发现先进的机器学习技术无法解码加密信息，从而增强了加密过程对机器学习攻击的弹性，”达斯说。“如果没有对信息通道和解码变量的先验知识，就很难对信息进行解码。”

此外，研究人员表示，加密信息所消耗的能量明显低于基于硅的安全方法。结果是一种低功耗的一体式芯片，可以在连接的设备之间感知、存储、计算和通信信息——对于那些希望增加安全性但又不能承受日常手持设备电池电量耗尽的用户来说，这是一个潜在的解决方案-日使用。

“在不久的将来，我们计划接触专门从事智能安全的联邦机构和私营公司，以扩展和扩大我们的工作范围，”达斯说。