Физически неклонируемая функция на основе магнитного туннельного перехода
| Название НИОКТР | Физически неклонируемая функция на основе магнитного туннельного перехода |
|---|---|
| Аннотация | В эпоху «Интернета вещей» (IoT) безопасность становится решающим аспектом. Важным способом повышения безопасности физического устройства является аппаратная аутентификация. Для обеспечения такой безопасной процедуры аутентификации широко используются физические неклонируемые функции (ФНФ). Современные коммерческие полупроводниковые ФНФ, в большинстве основанные на технологии SRAM, имеют ряд проблем (таких как реакция, зависящая от температуры и напряжения питания, а также электромагнитные помехи), которые могут повлиять на их производительность и надежность. Технология спинтроники, благодаря разработке надежных магнитных туннельных переходов (МТП), может быть использована для решения некоторых из этих проблем. Более того, использование спинтроники на основе спин-орбитальных эффектов также может повысить энергоэффективность рассматриваемых систем. Однако, несмотря на последние работы, эта тема далека от ясности и требует детального исследования физических механизмов работы спинтронной ФНФ и ее возможной аппаратной реализации. Для достижения этой цели планируется вести работу параллельно по нескольким направлениям. Для детального изучения возможных физических механизмов работы спинтронных ФНФ планируется разработка теоретических моделей и численное моделирование. Основной задачей здесь является как разработка новых стохастических механизмов спин-орбитального переключения МТП, так и улучшение характеристик уже предложенных конструкций (повышение скорости, понижение энергопотребления и т. д.). Не менее важной задачей является разработка электрических схем с разрабатываемой ФНФ. Здесь, помимо схемотехники и моделирования ФНФ, планируется разработка более сложных устройств, таких как реконфигурируемая ФНФ (рФНФ). Для решения этих задач будет использоваться сочетание различных подходов, предполагающее разработку теоретических моделей, численное и схемотехническое моделирование. Этот полный набор возможных методов теоретического исследования позволит нам успешно выполнить все поставленные в проекте задачи. Актуальность предлагаемой в проекте тематики подтверждается большим числом публикаций в наиболее высокорейтинговых журналах и активными технологическими разработками, которые проводятся ведущими университетами и частными компаниями. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 3000.0 |
| Дата начала | 2024-12-26 |
| Дата окончания | 2026-12-31 |
| Номер контракта | 25-22-00404 |
| Дата контракта | 2024-12-26 |
| Количество отчетов | 2 |
| УДК | 548:537.611.44 |
| Количество просмотров | 6 |
| Руководитель работы | Скирдков Петр Николаевич |
| Руководитель организации | Григорьев Борис Александрович |
| Исполнитель | ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "НОВЫЕ СПИНТРОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ" |
| Заказчик | Российский научный фонд |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | — |
| Основание НИОКТР | Грант |
| Последний статус | 2025-12-19 09:18:01 UTC, 2025-12-19 09:18:01 UTC |
| ОКПД | Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области физики |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | Спинтроника; спин-орбитальные вращающие моменты; магнитный туннельный переход; вероятностное устройство; физически неклонируемая функция |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 29.19.39 - Ферромагнетики |
| OECD | — |
| OESR | Физика элементарных частиц и квантовая теория поля |
| Приоритеты научно-технического развития | а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта; |
| Регистрационные номера | — |