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Générateurs de nombre aléatoires intégrés en mémoire

Défi technologique : Cybersécurité : hardware et software (en savoir +)

Département : Département Systèmes (LETI)

Laboratoire : Laboratoire de Sécurité des COmposants

Date de début : 01-10-2022

Localisation : Grenoble

Code CEA : SL-DRT-22-0827

Contact : florian.pebay@cea.fr

Il est admis qu'un générateur de nombre vraiment aléatoire (True Random Number Generator, TRNG) se décompose en trois parties. Tout d'abord la source d'entropie, considérée comme le c?ur du générateur, elle met en ?uvre un mécanisme physique purement aléatoire. Ensuite l'étage de quantification, qui permet de traduire le signal analogique (lui-même image du phénomène aléatoire) en un signal numérique. Puis l'étage de post traitement qui permet d'augmenter les caractéristiques de l'aléa et de faire en sorte qu'il puisse être directement utilisé par les mécanismes cryptographiques. Pour ces travaux nous nous intéresserons uniquement à la source d'entropie que nous pouvons extraire de cellules de mémoire résistive (RRAM). La mémoire RRAM est constituée d'une fine couche d'oxyde encapsulée par deux électrodes dont une active et l'autre inerte. Quand un stimulus électrique est appliqué à cette structure, un filament conducteur se forme entre les deux électrodes. Ceci a pour effet de réduire très fortement la résistance électrique de la cellule mémoire. Une impulsion électrique de polarité contraire par rapport à la première permet de rompre le filament conducteur, ce qui provoque l'augmentation de la résistance électrique. Le basculement entre les états de faible et forte résistance est alors exploité pour coder les deux états logiques « 1 » et « 0 ». Ces états sont souvent appelés « set » et « reset ». Le diamètre du filament conducteur est estimé entre 1 et 20 nm (équivalent à quelques atomes !). Par conséquence le mouvement d'un seul atome dans le filament produit une variation très nette de la résistance électrique ; ce phénomène est appelé bruit RTN (« Random Telegraph Noise »). Le bruit RTN a déjà été caractérisé dans l'art antérieur mais seulement dans la perspective de l'amélioration des performances mémoire, c'est-à-dire en réduisant tant que possible cette source de bruit. Nous proposons, à partir des travaux existants sur les matériaux utilisés pour la fabrication des mémoire RRAM, de caractériser le bruit RTN que nous pouvons extraire des cellules mémoire afin d'en faire une source d'entropie.

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