芯片因其高性能而备受关注，但其安全性却常常被忽视。近年来，芯片安全事件多次引起业界广泛关注。2018年，英特尔、AMD和ARM处理器中的Meltdown和Spectre漏洞威胁了几乎所有人的电脑和智能手机的安全。
今年的另一份研究报告指出，高通芯片中的一个新漏洞可能会影响全球30%的安卓手机。
随着联网设备的增多，一旦芯片出现安全问题，影响范围将远远大于以前，因此物联网设备的安全性变得更加重要。
据GSM协会统计，2020年，全球联网设备将多达126亿台。GSMA还预测，2025年物联网设备数量将达到约246亿台。
那么，如何才能保证海量联网设备的安全呢？
另外，随着汽车智能化、网络化的发展，汽车的安全性如何保障？
提高物联网芯片的安全性有哪些矛盾？
物联网设备数量快速增加，全球物联网安全成本也在增加。根据市场分析机构Gartner的调查数据，近20%的企业或相关机构在过去三年中遭受过至少一次基于物联网的攻击。Gartner前期预测，为了防范安全威胁，2020年底全球物联网安全支出将达到24.57亿美元。但实际上，要提高物联网芯片的安全性，需要解决一个关键矛盾。
湖南大学教授/博士生导师、国家有情基金获得者、湖南大学芯片安全技术与应用研究所所长、CCF容错委员会秘书长张吉亮教授告诉雷锋网。com，“物联网芯片安全最大的痛点是在计算资源、存储资源、功耗严重受限的物联网环境下，芯片安全机制的成本与安全性之间的矛盾。”
密钥存储和基于密钥的加解密是基本的芯片安全机制，是芯片安全的两大基本功能。然而，传统的安全机制容易受到物理攻击，难以适应资源有限的物联网设备。
更具体地说，一方面，传统密钥一般存储在非易失性存储器或熔丝中，现有的基于电子显微镜和微探针的物理攻击方法可能从芯片中获取这些密钥，面临着易受物理攻击的问题。当然，可以通过增加具有防篡改功能的密钥安全存储来提高芯片的安全性，但这样带来的成本是物联网芯片无法承受的。
另一方面，传统的芯片密钥管理复杂，加解密计算复杂，算法引擎在物联网这样的轻量级终端设备上的功能、性能、功耗都难以承受。
因此，要想提高物联网芯片的安全性，就必须解决芯片安全机制的成本和安全性之间的矛盾。
同时，和物联网芯片一样，汽车行业也急需提高芯片安全性。
汽车芯片安全的痛点是什么？
汽车的智能化和网络化是两大发展方向，但是一些相关的影视作品已经向我们展示了智能化和网络化带来的潜在风险，比如通过远程攻击控制汽车，会带来难以预料的损失。显然，与普通物联网设备相比，联网汽车的安全更关系到每个人的安全。
汽车安全的核心自然离不开芯片。今天的汽车芯片在性能、稳定性和安全性方面都高于消费电子产品，也有像ISO26262这样的汽车芯片的功能安全标准。然而，汽车芯片的核心技术长期被国外企业控制，在当今复杂多变的国际形势下，制约了我国汽车产业的自主可控发展。
因此，对于我国汽车芯片企业来说，不仅要解决汽车芯片的功能安全问题，还要面对供应安全问题。
“现有的汽车芯片在计算性能、存储容量和通信能力方面难以支撑复杂驾驶条件下的计算和控制需求，芯片架构需要不断创新。但多核异构计算架构的采用，使得汽车芯片的功能安全设计难度越来越大，同时也需要满足汽车领域低成本、低功耗的要求。国内芯片设计企业尚未完全掌握汽车芯片的功能安全设计保障技术，缺乏具有一定竞争力的实用核心产品，这是我国汽车芯片安全面临的一大挑战。”清华大学教授、清华大学移动计算研究中心副主任李博士说。
“另一方面，我国汽车芯片的功能安全标准体系不完善，行业没有形成统一的技术框架，缺乏必要的第三方检测手段和评估认证能力。导致整车厂商缺乏判断国产自主研发汽车芯片安全性的方法和工具。同时，国内尚未建立健全完善的自主研发汽车芯片产品应用体系。”
如何提高芯片安全性？
不难发现，从普通物联网芯片到汽车芯片，在提高安全性方面都存在技术和成本挑战，这也是芯片安全性容易被忽视的重要原因。
提高芯片的安全性，从设计到应用的整个流程都有优化空的余地。
“EDA软件可以帮助用户在芯片设计初期快速计算芯片的安全等级能力和指标，快速迭代芯片设计代码，降低设计复杂度，保证芯片设计的功能安全。”上海芯思信息技术有限公司CEO刘志鹏博士指出。
EDA工具支持的常见故障类型有SA0、SA1、SET和SEU。故障注入模拟旨在帮助功能安全芯片设计者自动计算SPFM、LFM和DC等技术指标。
芯片封胶后，加速环境应力测试、加速寿命模拟测试、电特性确认测试等。是必需的。
雷锋。com了解到，正常完成一批可靠性测试实验通常需要两个月甚至更长时间，而厂商一般需要完成三批可靠性测试才能完成可靠性验证。另外，可靠性测试的很多测试项目需要在第三方实验室进行测试，测试板、测试席、测试费等。都是一笔很大的开销。
但是，无论是汽车芯片还是物联网芯片，成本都是非常敏感的，因此为了提高安全性，必须在可靠性和测试成本之间达成妥协。
安徽大学集成电路学院教师宋体博士表示，“业界引入了一个新的测试概念——自适应测试。它依靠机器学习的统计数据，根据缺陷的特征来预测缺陷芯片。基于故障数据建立预测模型，可靠性低的芯片不经测试直接报废。这很像测试专家经常根据经验预测缺陷，但经验有时也会出错。基于机器学习的测试方法依赖于数据，可以根据数据的变化调整预测模型。”
不止如此，可信芯片的设计和测试还有更多值得探讨的话题。
2021年10月30日13:00-16:00，CNCC 2021“可信芯片设计与测试:从物联网芯片到汽车电子”论坛。安徽大学副教授、博士生导师、安徽大学芯片设计与测试研究所所长、CCF容错计算委员会委员、CCF集成电路设计专业组成员、CCF/IEEE高级委员严爱斌担任论坛主席。
论坛科技有限公司六位重量级专家RD高级工程师罗航；上海芯思维信息技术有限公司CEO刘志鹏将与大家分享:
如何设计毫瓦级超低功耗神经网络处理器，将人工智能普及到移动和物联网设备；
对汽车芯片可靠性和安全性的技术要求，以及对汽车芯片不足的理解和思考；
PUF芯片安全技术面临哪些机遇和挑战；
机器学习技术在芯片测试中的应用；
新时代企业的芯片计算解决方案和可信计算实践。
如果你关注芯片安全，请关注CNCC 2021的“可信芯片设计与测试:从物联网芯片到汽车电子”论坛。
此外，CNCC还有其他芯片论坛，将深入讨论开源芯片的软硬件协同敏捷设计，人工智能芯片的编程语言和编译器。
CNCC 2021是计算机领域的年度盛会，将于10月28日-30日在深圳举行。今年大会的主题是“计算赋能加速数字化转型”。本次大会共开设111场技术论坛，涉及32个研究方向，无论从数量、质量还是覆盖面来看，均为历届之最，将为与会者带来学术、技术、产业、教育、科普等全方位的体验。
CNCC是计算领域学术、工业和教育界的年度盛会。从宏观上探讨了技术的发展趋势。预计今年参与人数将达到1万人。每年专题讲座的嘉宾云集了院士、获奖者、国内外著名学者、名企领军人物、各领域有影响力的行业专家。豪华的嘉宾阵容彰显了CNCC在业内的顶级行业水平和影响力。
今年的特邀嘉宾包括ACM图灵奖获得者John Hopcroft教授和Barbara Liskov教授，南加州大学空学院计算机科学系Yolanda Gil教授，陈、冯登国、郭光灿、孙宁辉、等多位院士，以及多位业界颇具影响力的专家。
大会期间将首次举办“会员之夜”大型嘉年华，让与会者自由交流。Leifeng.com
