15、基于生物特征识别的硬件安全IP设计与保护

基于生物特征识别的硬件安全IP设计与保护

1. 面部生物特征识别在CNN卷积层IP设计中的应用

1.1 面部生物特征识别的篡改容忍能力

面部生物特征识别方法具有较强的篡改容忍能力。与基于数字签名的方法相比，面部生物特征安全方法生成的隐蔽硬件安全约束数量更多，这使得它在面对篡改时更加稳健。

1.2 设计面积分析

在面部生物特征安全的卷积IP方法中，安全机制在高级综合（HLS）的寄存器分配阶段嵌入。这种嵌入可能会导致设计开销，尤其是当生成的硬件安全约束无法在可用资源（寄存器）内融入设计时。设计面积（$A_d$）的影响通过以下设计指标来衡量：
$A_d = g \times A_{adder} + j \times A_{multiplier} + t \times A_{register}$
其中，“g”、“j”和“t”分别表示设计中加法器、乘法器和寄存器的数量，“A”表示相应硬件单元的面积。设计面积的计算使用了15 - nm开放单元库。

不同特征内核数量（K）和展开因子（UF）对应的设计面积比较如下表所示：
| | UF = 4 | UF = 3 | UF = 2 | UF = 1 |
| — | — | — | — | — |
| K = 1 | 434.1 | 325.58 | 217.05 | 108.52 |
| K = 3 | 1302.32 | 976.74 | 651.16 | 325.58 |
| K = 5 | 2170.54 | 1627.9 | 1085.27 | 542.636 |
| K = 7 | 3038.76 | 2279.