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ECHOES

ANR · 2023

ECHOES — Edge-Security avec des dispositifs ferroélectriques

Funding: €534,660

3 partners

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L' «Edge-computing» est une solution clef pour le traitement massif de données dans les réseaux denses de nœuds de capteurs. Au-delà de l’efficacité de calcul, la sécurisation des données depuis leur acquisition à l’edge jusque leur transmission vers le cloud reste un point essentiel. Tandis que l’«edge-security» commence à être implémentée grâce à la cryptographie et aux primitives de sécurité (Physical Unclonable Functions – PUF, True Random Number Generators - TRNG) le stockage sécurisé de clefs de cryptographie reste peu exploré car une Mémoire Non-Volatile (MNV) sécurisée est implicitement considérée. Durant ces dernières années, les MNV ferroélectriques émergentes (FE-MNV) à base d’oxyde de hafnium dopé Zr (HZO) ont attiré une attention considérable de par de leur excellente compatibilité CMOS, leur endurance élevée et leur ultra-basse consommation vis-à-vis des technologies compétitrices. En outre, leur stochasticité intrinsèque à l’échelle nanométrique en font des candidats naturels au remplacement de la mémoire Flash pour implémenter des matrices de MNV sécurisées et des primitives de sécurité. Cependant les FE-NVM souffrent encore d’effets indésirables tels que l’imprint, qui soulève des problèmes majeurs en termes de sécurité. Bien que vivement débattus dans la littérature, les mécanismes gouvernant l’imprint ne sont toujours pas élucidés et ce dernier est occulté lors de l’évaluation de circuits à base de FE-MNV. Dans ce contexte, ECHOES se propose de déterminer si les FE-NVM peuvent surclasser les MNV actuelles pour l’edge-security en poursuivant 3 objectifs: (i) Amener un éclairage compréhensif de l'imprint par la caractérisation avancée et la modélisation physique : bénéficiant de dispositifs à l’état de l’art, ECHOES combinera un large éventail de techniques de caractérisation physique, chimique et électrique afin d'établir des corrélations entre les performances électriques (y compris la fiabilité et l’imprint) et les propriétés des matériaux et interfaces. La collecte d'un large éventail de données sera ensuite exploitée pour élaborer un modèle physique de dispositifs basé sur la modélisation par champ de phase qui servira de cadre unifié reliant les propriétés physique des matériaux et des défauts à l’imprint, à l’échelle du dispositif. (ii) Développer des dispositifs FE exempt d’imprint grâce à l'ingénierie des matériaux et interfaces: ECHOES suivra une stratégie de contrôle des défauts basée sur diverses approches d'ingénierie des interfaces et des électrodes, telles que l'optimisation de l'épaisseur, de la composition, de la nanostructure et des conditions de process à l’aide de différentes techniques de dépôt. Nous tirerons parti de ce vaste champ d'exploration pour identifier des solutions permettant d'obtenir des valeurs d’imprint inférieures à l'état de l’art et compatibles avec les applications edge-security. (iii) Démontrer l'efficacité des solutions de stockage sécurisées FE en mettant en œuvre des stratégies d'atténuation de l’imprint au niveau du circuit : Des matrices de mémoire FE seront conçues à des nœuds CMOS avancés, permettant la conception et l'évaluation des primitives de sécurité. Des modèles compacts incluant l’imprint seront calibrés sur des données recueillies sur des dispositifs fabriqués Durant le projet et seront utilisés pour démontrer la pertinence des MNV FE pour l’ edge-security. L'impact de l'imprint sur les performances du circuit sera systématiquement évalué afin de guider l'exploration de l'espace de fabrication des dispositifs. Atteindre ces objectifs nécessite donc une étroite collaboration scientifique couvrant les domaines de la science des matériaux, de l'ingénierie et de la modélisation des dispositifs et de la conception de circuits basée sur des technologies émergentes. Le projet adopte donc une approche DTCO (Design-Technology Co-Optimization) permettant d'évaluer et de quantifier les contributions à l'imprint et ses stratégies d'atténuation.

Participating units of Université Paris-Saclay

Data provenance

Sources : scanR. Data compiled on 27/10/2026. Found an error? It is corrected in the original source (HAL, RNSR, directory); see how.