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Um chip baseado em uma tecnologia de memória iônica pode resolver o problema da segurança digital, usando sua memória analógica como uma arma definitiva contra os hackers.

É o que propõe o professor Dmitri Strukov, da Universidade da Califórnia, em Santa Bárbara.

Ele e sua equipe estão desenvolvendo uma camada extra de segurança que incorpora uma tecnologia que visa impedir a clonagem, a prática pela qual os hackers replicam os nós de uma rede e os usam para lançar ataques de dentro da rede.

Devido à sua natureza, o chip é fisicamente "inclonável", tornando o dispositivo invulnerável ao sequestro, falsificação ou replicação pelos criminosos cibernéticos. "Você pode pensar nele como uma caixa preta," disse Strukov.

Memória resistiva

A chave para esta tecnologia é o memoristor, ou resistor com memória, também conhecido como sinapse artificial - uma chave de resistência elétrica que lembra seu estado de resistência com base no histórico de tensão e corrente aplicadas anteriormente a ela.

Os memoristores podem não apenas alterar suas saídas em resposta ao seu histórico, mas também cada memoristor, devido à estrutura física do seu material, é verdadeiramente único em termos de sua resposta à tensão e corrente aplicadas.

Assim, um circuito feito de memoristores resulta em uma espécie de caixa preta, como Strukov chama, apresentando saídas que são extremamente difíceis de prever com base nas entradas.

"A ideia é que é difícil de prever, e como é difícil prever, é difícil de reproduzir", disse Strukov. A multiplicidade de entradas possíveis pode resultar em pelo menos um número igual de saídas - quanto mais memoristores, mais possibilidades. Testar cada possibilidade levaria mais tempo do que um invasor tem para clonar um dispositivo, quanto mais uma rede deles.

Segurança para inteligência artificial

A abordagem é interessante levando em conta as questões de segurança cibernética levantadas pelo aprendizado de máquina, no qual a tecnologia de inteligência artificial é treinada para aprender e modelar entradas e saídas, e então prever a próxima sequência baseada em seu modelo.

Usando o aprendizado de máquina a seu favor, um invasor nem precisa saber exatamente o que está ocorrendo conforme seu computador vai sendo treinado com uma série de entradas e saídas.

"Por exemplo, se você tem 2 milhões de saídas e o atacante vê 10.000 ou 20.000 dessas saídas, ele pode, com base nelas, treinar um modelo que possa copiar o sistema posteriormente," disse Hussein Nili, que desenvolveu a primeira versão da "caixa-preta anti-hacker".

(Inovação Tecnológica - 29/05/2018)