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香港中文大學（中大）電子工程學系團隊以碳納米管為基礎，成功研發晶片級可重組「實體無法複製功能」（又稱為物理不可克隆函數；Physical Unclonable Function，PUF）數碼指紋技術，能為智能設備提供高度安全防護，更有效抵禦針對人工智能和機器學習的攻擊，有望在自動駕駛、機械人、無人機和物聯網中發揮重要作用，全面提升安全防護水平。研究成果已刊登於著名國際權威期刊《自然通訊》。

將隨機性轉化為防禦機制

隨著邊緣智能（Edge intelligence）的興起——即裝置在本地處理數據而非依賴雲端伺服器，但也更容易遭受黑客攻擊、硬件複製或破解。為了應對安全風險，必須採用硬件為基礎的身份驗證和安全保護，以防止偽造及阻止未經授權的存取，並確保裝置通訊安全。PUF是一種物理函數，又被稱為硬件的「指紋」，其操作方式無法透過製造相同硬件來複製。在特定輸入與條件（即「挑戰」）下，PUF 利用硬件製造過程的微小隨機差異，產生一組物理上不能複製的數碼指紋輸出（即「響應」），作為獨一無二的識別碼。

傳統矽製PUF在熵（Entropy）、可重組性及抵禦人工智能攻擊方面有局限。由中大電子工程學系劉楊博士、裴景方博士及胡國華教授帶領的團隊，利用碳納米管在製造大規模可重組儲存設備硬件過程中的隨機特性，開發出既無法複製又能動態重組的PUF。此技術具備可重組性，即裝置在製造後仍可更新，這對於提升邊緣設備的安全性至關重要。PUF能夠動態生成挑戰-回應對（Challenge-response pair），而無需更換晶片，在邊緣設備資源有限的條件下十分重要。這種以大規模製造方案為基礎的PUF易於普及，有助其廣泛應用。

從材料到電路的創新  展現強大的防攻擊能力

碳納米管是一種擁有高性能電學特性的納米材料，為製造高效、可重組的存儲器件提供基礎。劉楊博士表示：「研究團隊設計了碳納米管可重組儲存設備器件，以構建原型PUF。該PUF具備可重組特性，並實現多達10¹³個可重組態，展現前所未見的重組能力。」這種PUF在隨機性、獨特性及穩定性上表現出色，超越現有技術。

碳納米管PUF憑藉其無法複製的特性，展現出極高的防攻擊能力。裴景方博士表示：「實驗顯示，即使使用最先進的人工智能和機器學習技術，攻擊成功的機率僅約百分之五十至六十，幾乎等同於隨機猜測，而暴力攻擊該108位基元的PUF則需要10¹⁶年，顯示其超高安全性。」基於這一優勢，團隊開發了一種用於自動駕駛汽車通訊網絡的密鑰交換協議作為概念驗證。在模擬香港中環的自動駕駛網絡中，實現了快速身份驗證、低計算負擔和極低延遲。

邁向廣泛應用

胡國華教授表示：「碳納米管PUF的實驗成果令人振奮，但要走向廣泛應用還需努力。未來我們將致力於將這項技術遷移至工業光刻工藝流程，並實現互補式金屬氧化物半導體（CMOS）整合，將模擬電路和數字邏輯融入單一晶片。」未來需要將多通道數據轉換器和微處理器整合到系統中，並結合硬件和算法，推廣至不同應用範疇。

研究全文可參閱：《自然通訊》https://doi.org/10.1038/s41467-025-63739-x