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埃爾西耶大學Mustafa Serdar Onses和仁荷大學Jongpil Ye等--基于石墨烯的具有雙重隨機源的物理不可控制函數
       人們對具有隨機響應的系統越來越感興趣,該系統用于在反欺詐和身份驗證應用中生成物理上不可克隆的函數(PUF)。對其厚度的原子級控制和獨特的拉曼光譜使石墨烯成為PUF應用的一種有吸引力的材料。在此,報道了從兩個獨立的隨機過程中產生的石墨烯PUF。石墨烯adlayers的形狀和數量的隨機變化是通過利用和提高對石墨烯化學氣相沉積的機理理解而實現的。然后,通過對聚合物膜進行除濕,然后進行氧等離子體蝕刻,促進了石墨烯疇的隨機定位。這種方法產生了具有隨機定位和形狀的石墨烯島的表面,石墨烯島具有不同的層數,因此具有拉曼光譜。表面的拉曼映射產生了具有高編碼能力的多色圖像。采用先進的特征匹配算法對多色圖像進行認證。在二維納米材料平臺上使用兩個獨立的隨機過程,可以創建獨特而復雜的表面,這對可克隆性提出了極大的挑戰。
 
圖1.石墨烯PUFs的制備。(a) 制造工藝示意圖。(b) OM圖像和相應的拉曼映射圖像。(c) 身份驗證的代表性插圖。
 
圖2:在CH4前體和H2的不同流速下生長的石墨烯樣品的OM圖像。前驅體的流速和生長時間如下:(a)320sccm,30分鐘;(b) 80sccm,30分鐘;(c) 60sccm,30分鐘;和(d)35sccm,150分鐘。面板(c)中所示的背景區域是SiO2。石墨烯層的數量在OM圖像中用箭頭表示。

 
圖3.石墨烯在不同表面形貌的銅箔上的生長和粘附層的形成。(a,b)Cu表面的AFM高度圖像:(a)未拋光的箔,均方根(RMS)粗糙度:137.862 nm和(b)拋光15 s的箔背面,均方根粗糙度:123.752 nm。(c,d)分別在面板(a,b)中所示的表面上生長的石墨烯樣品的OM圖像。(e,f)圖(d)中所示的石墨烯樣品中的蝕刻孔和adlayers的SEM圖像。(g,h)圖(a,b)中所示的Cu表面的Cu 2p XPS光譜。
 
圖4.不同表面形態和化學特性的銅箔上石墨烯吸附層的形成和蝕刻機理。(a) 在粗糙的銅表面上蝕刻石墨烯中的空穴形成。(b) 由于在CuO的還原過程中形成的表面O和H2O蒸氣,增加了adlayer蝕刻速率。
 
圖5.石墨烯薄膜上經過去濕、O2等離子體蝕刻和清洗后的隨機特征。給出了通過旋涂制備的三種不同厚度的P2VP膜的結果,聚合物濃度如圖頂部所示。(a) 脫濕后樣品的OM圖像。(b) 脫濕、O2等離子體蝕刻和洗滌后樣品的3D AFM圖像。
 
圖6.拉曼映射圖像的生成。(a) OM和(b)相同區域的拉曼映射圖像。(c,d)在(c)寬拉曼位移區和(d)窄拉曼位移區中不同數量的石墨烯層的拉曼光譜。
 
圖7.密鑰的生成和PUF性能參數的計算。(a) 所選多層石墨烯襯底的拉曼映射圖像。(b,c)用于生成安全密鑰的圖像的二值化和尺寸減小。(d) 30個多層石墨烯襯底的均勻性。(e) 漢明距離分布(HDINTER)。(f) 30種不同PUF的HDINTER值的成對比較圖。
 
圖8. 通過特征匹配算法驗證石墨烯PUF。(a) 圖像的逐步處理。(b)庫中圖像的功能匹配。(c)不在庫中的圖像的功能匹配。(d)庫中每個顏色層圖像的特征匹配。
 
      相關研究成果由埃爾西耶大學Mustafa Serdar Onses和仁荷大學Jongpil Ye等人2022年發表在ACS Applied Materials & Interfaces (https://doi.org/10.1021/acsami.3c05613)上。原文:Graphene-Based Physically Unclonable Functions with Dual Source of Randomness。

轉自《石墨烯研究》公眾號
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