In this paper, we propose and evaluate a method of generating low-cost device signatures for distributed wireless brain implants, using a Pseudo-Random Binary Sequence (PRBS) Generator that utilizes a modified Ring-Oscillator-based Physical Unclonable Function (RO-PUF). The modified RO-PUF's output is used as a seed for the PRBS generator, which creates a multi-bit output that can be mapped to a time-slot when the implant is allowed to communicate with the external world using duty-cycled time-division multiplexing. A 9-bit PRBS generator is shown in hardware (with a TSMC 65 nm test chip implementation) that demonstrates < 100 nW Power consumption in measurement (72% lower power and 78% lower area than a traditional 9-bit RO-PUF implementation), which supports 26 implants with the probability of time-slot collision being < 50%. This potentially creates a pathway for low-cost device signature generation for highly resource-constrained scenarios such as wireless, distributed neural implants.


翻译:本文提出并评估了一种为分布式无线脑植入设备生成低成本设备签名的方法,该方法采用基于改进型环形振荡器物理不可克隆函数(RO-PUF)的伪随机二进制序列(PRBS)生成器。改进型RO-PUF的输出作为PRBS生成器的种子,生成多比特输出,该输出可映射至植入设备允许与外界通信的时隙(采用占空比时分复用)。基于TSMC 65 nm测试芯片实现的9比特PRBS生成器在测量中功耗低于100 nW(相比传统9比特RO-PUF实现,功耗降低72%,面积减少78%),支持26个植入设备,其时隙碰撞概率低于50%。这为在高度资源受限场景(如无线分布式神经植入设备)中实现低成本设备签名生成开辟了可行路径。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
18+阅读 · 2020年10月9日
VIP会员
最新内容
面向2027年及未来的海军情报改革
专知会员服务
3+阅读 · 8月5日
《无人机蜂群:释放人类-蜂群编队的潜能》
专知会员服务
6+阅读 · 8月5日
《战略战术化:一项综合性述评》
专知会员服务
5+阅读 · 8月5日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员