부품 위조: 위조품이 없는 미래?

TTI Inc의 Murray Slovick이 쓴 이 기사에서 반도체 위조가 부각되면서 전자제품 공급망을 위협하고 칩 부족으로 인해 악화되는 글로벌 위험이 드러났습니다. 물리적으로 복제 불가능한 기능, 양자점, AI와 같은 솔루션을 살펴보면서 이 기사에서는 점점 커지는 위협에 맞서기 위한 최첨단 기술을 탐구합니다.  

첨단 기술의 발전에도 불구하고 반도체 산업은 위조품에 극도로 취약하며, 이로 인해 전 세계 전자 공급망에 연간 약 200억 달러의 위험이 초래됩니다. 글로벌 칩 부족으로 인해 이러한 위험이 더욱 커졌습니다. 구성 요소가 부족하면 구매자가 회색 시장으로 향하게 되고 장치 소유권을 확인하기 위한 식별의 중요성이 높아집니다. 더욱이, 위조품 및 불법 복제품 거래는 코로나XNUMX 팬데믹이 시작된 이후 꾸준히 증가했으며, 마이크로 전자공학도 증가세를 보이고 있습니다.

가짜 구성 요소를 쉽게 발견할 수 있었던 시대는 지났습니다. 이제 구성 요소를 정확하게 복제할 수 있으며 정품과 구별하기가 어렵습니다. RFID 라벨, 홀로그램 등 다양한 위조 방지 기술이 있음에도 불구하고 반도체 장치는 복제될 수 있습니다. 따라서 새로운 접근법의 개발과 현재 기술의 개선이 시급히 필요합니다.

위조를 훨씬 더 어렵게 만드는 소위 "깨지지 않는" 제품 인증 방법 중 일부를 살펴보겠습니다.

물리적으로 복제 불가능한 기능 및 양자점

칩을 생산하는 데 사용되는 재료의 분자 구조에 무작위적이고 제어할 수 없는 미세한 결함이 있기 때문에 모든 칩은 고유합니다. 이 고유성은 진정성을 입증하는 데 사용될 수 있습니다. PUF(물리적 복제 해제 기능)는 이러한 자연적인 무작위 변동을 활용합니다. PUF는 사용 가능한 정보 비트로 변환될 수 있는 고유하고 반복 불가능한 물리적 특성을 갖는 장치입니다. 인증을 위해 임의의 물리적 특성을 사용하는 PUF는 제조 및 재생 복잡성의 고유한 비대칭성으로 인해 홀로그램과 같은 기존 광학 솔루션보다 유리합니다. PUF 기반 인증은 복제를 거의 불가능하게 만드는 본질적으로 무작위 프로세스로 제조된 칩으로 구성됩니다. PUF 시스템은 복제가 어렵기 때문에 이 방법은 매우 높은 수준의 보안을 보장할 수 있어 위조 방지 애플리케이션에 매우 적합합니다.

양자점(QD)은 조정 가능한 다양한 색상에 걸쳐 고효율 광발광을 나타내는 반도체 나노입자로, 고유한 광학 특성을 부여하는 데 효과적입니다. 따라서 QD 기반 보안 기능은 본질적으로 재현하기가 매우 어려우며 위조 방지에 사용될 수 있습니다. 무작위로 증착된 양자점 배열은 투명한 폴리머로 캡슐화되어 태그를 형성할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 정보를 저장하고 전달하기 위해 전하 대신 빛을 사용합니다. 양자역학 법칙에 따르면, 단일 광자는 동시에 두 개의 다른 장소에 존재할 수 있습니다. 따라서 개별 광자는 0이나 1의 값으로 제한되는 이진 비트보다 훨씬 더 많은 정보를 전달하는 양자 비트 또는 큐비트 역할을 할 수 있습니다.

예를 들어, 뉴멕시코에 본사를 둔 나노기술 회사인 Ubiquitous Quantum Dots(UbiQD)와 스위스의 SICPA SA가 있습니다. technology 보안잉크 전문기업 유비큐디(UbiQD)가 퀀텀닷 기술을 기반으로 한 위조방지 보안잉크 개발에 파트너십을 확대했다. 이 파트너십을 통해 보안 잉크 포트폴리오 형태로 최첨단 광학 및 기계 판독 가능 기능을 개발할 수 있습니다.

동시에 미국 국립표준기술연구소(NIST) 연구진과 동료들은 상당한 강도 손실 없이 마이크로칩 양자점을 소형 도파관(빛을 안내할 수 있는 회로)과 연결했습니다. 하이브리드 회로는 두 개의 구성 요소로 구성되며, 각 구성 요소는 처음에 별도의 칩에 구축되었습니다. 첫 번째는 NIST에서 설계 및 제작된 갈륨 비소 반도체 장치로, 양자점을 호스팅하고 생성된 단일 광자를 UCSB에서 개발된 저손실 질화규소 도파관인 두 번째 장치로 직접 전달합니다.

캘리포니아 대학교 산타바바라 캠퍼스(UCSB)의 연구원을 포함한 과학자들; 매사추세츠 공과대학(MIT); 한국과학기술연구원(KIST)과 브라질 상파울루대학교는 11월 XNUMX일 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 연구 결과를 발표했습니다.

Lancaster University에서 분사한 Quantum Base Ltd.는 광학(OPUF) 및 광학(OPUF) 개발을 기반으로 하는 나노 규모 양자 보안 장치 포트폴리오를 발명, 개발 및 특허했습니다. 전자 (EPUF) 버전과 간단한 양자 난수 생성기(Q-RAND)가 있습니다. 다른 두 제품인 Q-ID Electronic과 Q-ID Optical은 모두 최종 사용자 인증, 위조 방지 장치 태깅, 신분증 인증, 의약품 확인 및 기타 애플리케이션을 지원합니다.

AS6081

AS6081 표준은 항공우주 공급망에 유입되는 사기/위조 전자 부품의 양이 점점 늘어나고 있어 상당한 성능, 신뢰성 및 안전 위험을 야기함에 따라 만들어졌습니다. AS6081 표준은 사기/위조 부품의 구매, 수령, 판매 위험을 완화하기 위한 요구 사항과 관행을 확립하여 고객에게 자체 공급망에 대한 신뢰를 제공합니다. AS6081은 ANAB(ANSI 국가 인증 위원회) 명단의 기본 표준입니다. ANAB는 공공 및 민간 부문 조직에 인증 서비스와 교육을 제공하고 글로벌 시장에 서비스를 제공하는 비정부 조직입니다.

AS6081 위조 방지 표준의 외부 육안 검사 및 전기 테스트 요구 사항을 자동화하려는 노력의 일환으로 앨버커키에 본사를 둔 스타트업 Chiplytics와 같은 회사는 더 빠른 처리 시간과 더 많은 데이터 기반 평가를 약속합니다. Chiplytics의 독점 기술인 Chiplytics One은 위조 방지를 위해 중요한 시스템에 들어가는 모든 칩을 검사하여 전 세계 반도체의 안전과 규정 준수를 보장함으로써 전 세계에서 상거래와 교환이 안전하게 작동할 수 있도록 합니다.

이는 각 칩의 고유한 전기 서명과 이미지를 모두 수집하는 자동화된 반도체 품질 보증 제품을 통해 칩이 정품이고 오류가 없는지 확인하기 위한 분석을 수행합니다. 또한 복제품, 위조품 또는 손상된 칩을 식별하기 위해 작은 차이를 감지하는 데이터 세트를 구축하기 위해 전기 및 광학 테스트를 결합한 최초의 검사 플랫폼이기도 합니다. 회사는 이러한 데이터 세트와 독점 소프트웨어를 활용하여 회사가 칩을 고신뢰성 시스템에 넣기 전에 소싱하고 테스트하여 비용이 많이 드는 리콜을 방지하고 신뢰를 구축할 수 있도록 지원할 계획입니다. Chiplytics는 비침습적으로 테스트를 수행하고 머신러닝을 사용해 이상 징후를 탐지합니다. 이 제품은 전력 스펙트럼 분석(PSA)을 사용하여 균질성을 광범위하게 평가하고 이상값을 식별합니다. 최소한의 설정으로 밀리초 이내에 데이터 수집이 수행되므로 더 넓은 적용 범위와 더 높은 처리량이 가능합니다.

파장이 마이크로파와 가시광선 사이에 있는 테라헤르츠 방사선 테라헤르츠(THz)파는 반도체 칩과 같은 장치의 캡슐화에 자주 사용되는 비전도성 물질에 투명합니다. 이 사실을 활용하여 아주대학교와 Panoptics Corp.의 연구원들은 테라헤르츠(THz) 시간 영역 분광학 기술을 사용하여 패키징된 반도체 칩 검사를 위한 신속한 3차원(XNUMXD) 비행 시간 이미징 도구를 개발했습니다. 또한 위상 정보를 사용하여 패키징된 칩의 결함을 감지하고 식별할 수 있습니다.

인공 지능 (AI)

위조 전자 제품의 주요 과제는 이를 찾는 것입니다. 이를 위해 이스라엘 스타트업 Cybord는 소프트웨어로만 구성된 솔루션을 보유하고 있습니다. 이미 라인에 있는 하드웨어를 사용하여 상단과 하단에서 사용되는 부품의 소스 이미지를 제공합니다. 이러한 이미지는 광범위한 데이터베이스를 사용하는 AI 소프트웨어로 분석되어 회사에서 부품이 가짜인지, 손상되었는지, 부식되었는지, 표시가 잘못되었는지 또는 기타 이상이 포함되어 있는지 감지할 수 있습니다. 부품이 완벽하더라도 모든 부품이 어디에 배치되고 어떤 PCB나 제품에 들어가는지 기록하고, 제품 조립 시 위조 부품이 있는지 확인합니다.

Cybord의 소프트웨어 솔루션은 SMT 라인의 배치를 실시간으로 모니터링하고 제품 조립 중에 부적합 전자 부품의 사용을 제거하는 동시에 OEM에게 가시성과 추적성을 제공합니다. 인공 지능과 빅 데이터를 사용하여 배치 중 및 리플로우 전에 부품 결함을 해결하여 재작업을 단순화하고 제품 신뢰성을 향상시킵니다.

AI는 이러한 가짜 부품을 식별할 수 있는 수준까지 발전했습니다. Cybord의 시각적 소프트웨어는 측정, 날짜 코드, 로트 코드 및 배치를 통해 각 구성 요소의 진위 여부를 확인합니다. 물론, 문제는 충분한 데이터를 찾는 것입니다. Cybord는 데이터베이스에 수십억 개의 전자 부품에 대한 데이터를 수집하여 한 달에 약 250억 XNUMX천만 개의 부품을 분석한다고 주장합니다.

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