Sicurezza ultrarapida: laser caotici e AI innovano l’autenticazione digitale

Nuovo sistema sviluppato alla KAUST genera firme hardware uniche in tempo reale per proteggere dispositivi e reti su larga scala

Redazione

La sicurezza delle comunicazioni digitali si trova davanti a una possibile svolta grazie a un sistema di autenticazione ultrarapido che combina laser caotici a bassissimo consumo e intelligenza artificiale. Il progetto, sviluppato dai ricercatori della King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) e pubblicato su Nature Electronics, propone un approccio radicalmente diverso rispetto ai tradizionali sistemi basati su chiavi crittografiche statiche.

Un nuovo paradigma per l’autenticazione digitale

Oggi la maggior parte dei sistemi di autenticazione si basa su chiavi digitali predefinite, utilizzate per cifrare e decifrare informazioni. Tuttavia, con la crescita esponenziale di dispositivi connessi nelle reti cloud e IoT, questo modello mostra limiti sempre più evidenti.

Secondo i ricercatori, il problema principale è la gestione di miliardi di dispositivi che si connettono e disconnettono continuamente. Le chiavi statiche diventano così un punto debole, difficile da proteggere su larga scala.

Da qui nasce l’idea di un sistema che non utilizza chiavi memorizzate, ma le genera direttamente dalla dinamica fisica di un dispositivo hardware.

Laser caotici come impronte hardware

Il cuore della tecnologia è rappresentato dai laser a emissione superficiale a cavità verticale (VCSEL), piccoli dispositivi semiconduttori in grado di emettere luce verticale dalla loro superficie.

In condizioni controllate, questi laser producono segnali ottici altamente complessi e caotici, impossibili da prevedere o replicare. Proprio questa imprevedibilità diventa una risorsa: ogni dispositivo genera una sorta di impronta digitale fisica unica.

Come spiegato da Yating Wan, tra gli autori dello studio, il sistema sfrutta il laser come fonte di entropia, mentre l’intelligenza artificiale agisce da verificatore. Anche se il segnale è caotico, mantiene comunque caratteristiche statistiche riconoscibili, sufficienti per l’autenticazione.

AI e generazione dinamica delle chiavi

L’elemento innovativo del sistema è l’integrazione tra hardware fotonico e algoritmi di intelligenza artificiale. L’AI non si limita a riconoscere il segnale, ma contribuisce alla sua interpretazione e verifica in tempo reale.

Il sistema utilizza inoltre un meccanismo di codifica generativa che protegge la trasmissione delle chiavi durante lo scambio tra dispositivi. In questo modo, la chiave non esiste in forma statica, ma viene generata on demand direttamente dal comportamento fisico del laser.

Prestazioni elevate e consumi minimi

Nei test preliminari, i ricercatori hanno osservato prestazioni particolarmente elevate. Ogni emettitore VCSEL è in grado di raggiungere velocità superiori a 500 Gbps, con una latenza minima di circa 10 nanosecondi.

Uno degli aspetti più rilevanti riguarda l’efficienza energetica: il sistema consuma meno di 1 picojoule per bit, rendendolo estremamente competitivo rispetto alle tecnologie tradizionali di autenticazione e crittografia.

Inoltre, modificando parametri come corrente o temperatura, è possibile generare diverse condizioni di challenge-response, aumentando ulteriormente la robustezza del sistema.

Verso una nuova architettura per cloud e IoT

L’obiettivo dei ricercatori è portare questa tecnologia oltre la fase sperimentale. Il sistema potrebbe in futuro essere integrato in infrastrutture cloud, edge computing e Internet of Things, dove la gestione sicura delle identità digitali rappresenta una delle sfide principali.

Il team sta già lavorando per migliorare il packaging dei dispositivi, standardizzare la produzione e testare il sistema in condizioni più realistiche, incluse variazioni di temperatura, stress meccanico e invecchiamento dei componenti.

Parallelamente, si punta a scalare la tecnologia su array più grandi di VCSEL e a rafforzare l’integrazione tra hardware fotonico, elettronica e sistemi di intelligenza artificiale, oltre a verificare la resistenza del protocollo a scenari di attacco su larga scala.

Fonte: TechXplore

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