Hierarchical Physically Unclonable Functions From CVD‐Grown Two‐Dimensional High‐Entropy Spinel Oxide Nanoflakes

物理不可克隆功能 随机性 熵(时间箭头) 密码学 计算机科学 材料科学 可扩展性 纳米技术 拓扑(电路) 氧化物 遍历性 密码原语 坡莫合金 限制 生物系统 尖晶石 支柱 适应性 钥匙(锁) 随机数生成 理论计算机科学 化学物理
作者
Jiayang Wang,Yu Wang,Jincheng Zhang,Chenying Yang,Yuchuan Shao,Tao Liang
出处
期刊:Small methods [Wiley]
卷期号:: e70993-e70993
标识
DOI:10.1002/smtd.70993
摘要

ABSTRACT Physically unclonable functions (PUFs) provide hardware‐rooted security by converting intrinsic material randomness into unique cryptographic fingerprints. However, most existing PUF systems rely on a single entropy source, limiting key capacity and adaptability for hierarchical authentication. Here, we report a hierarchical PUF architecture based on two‐dimensional high‐entropy spinel oxide (CoCrFeMnNi) 3 O 4 nanoflakes synthesized by molecular sieve‐assisted chemical vapor deposition. The triangular nanoflakes exhibit two energetically degenerate in‐plane orientations that can be used for rapid, low‐cost key extraction. This kind of PUF demonstrates excellent cryptographic characteristics with near‐ideal bit uniformity, high inter‐device uniqueness, and strong resistance to environmental perturbations including illumination variation, thermal treatment, and chemical exposure. Meanwhile, the stochastic occupation of lattice sites by multiple metal cations within the high‐entropy structure produces atomic‐scale compositional fluctuations, which provides a second, high‐density entropy source. The elemental intensity fluctuations are further processed through permutation and multi‐element encoding to generate cryptographic keys with extremely large capacity. By integrating independent entropy channels at different structural scales within a single material system, this work establishes a materials‐centric strategy for hierarchical and intrinsically unclonable hardware security, offering a scalable platform for next‐generation Internet‐of‐Things and edge‐computing authentication technologies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
1秒前
CYJ发布了新的文献求助10
1秒前
6秒前
dkm发布了新的文献求助10
6秒前
Jasper应助hhhr采纳,获得50
7秒前
7秒前
害羞怀莲发布了新的文献求助10
7秒前
优美亦云发布了新的文献求助10
7秒前
理科生完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
jinjinj发布了新的文献求助30
9秒前
9秒前
搜集达人应助小喵不上课采纳,获得10
10秒前
hvacr123发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
科研大王发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
沈培培发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
完美世界应助SunGuangkai采纳,获得10
14秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
16秒前
Rose发布了新的文献求助10
16秒前
乐乐应助杨哈哈采纳,获得20
16秒前
16秒前
16秒前
水滴完成签到,获得积分10
16秒前
ssssen发布了新的文献求助10
18秒前
归宁完成签到,获得积分10
19秒前
掬一捧月光完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
壮观的抽屉完成签到,获得积分20
20秒前
lin完成签到,获得积分20
20秒前
21秒前
zzc完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
23秒前
悦耳远航完成签到 ,获得积分10
23秒前
aha完成签到,获得积分10
26秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7617949
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9193175
关于积分的说明 19703263
捐赠科研通 7190429
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272065
关于科研通互助平台的介绍 2434843
邀请新用户注册赠送积分活动 2267229