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基于 FPGA 的光纤混沌加密系统

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发表于 2024-5-9 18:02:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 眼镜一米二 于 2024-5-9 18:18 编辑



叁芯智能科技FPGA就业班05月开班中






设计概述



1.1 设计目的




         近年来,信息安全应用于生活中的各个领域。在光通信系统中,往往对速率 有着较高的追求。其中对光模块,光纤通信中的传输算法,传输的模式以及光波 段选取有密切关联。随着对带宽,速率等要求日益增加,高速通信已经成为基本 的要求。光纤通信因其具有低损耗,高抗干扰性,从而广泛得到应用。近几年由 于大量用户数据的泄露,造成了极大的损失,使得信息安全成为人们关注的焦点。

         目前光纤加密的研究多采用量子加密的方法,本人在中科大量子物理实验室 下属机构问天量子实习发现,目前国内外在实际工程上存在很多漏洞,无法做到 光纤通信中的绝对安全,实现军用和民用任重道远。华为传输加密解决方案,采用 L1 层加密技术,对业务层透明,采用高强度的 AES256 算法,确保各行业的数据安全性。此方案虽然实现简单,但缺点是吞吐量小、端口少、速率低。[tr]对于 ASE 算法的硬件实现,国内外研究学者大部分是基于 FPGA 的硬件实现。通过分析国内外 ASE 在硬件上实现的研究现状,我们想要用 FPGA 硬件实现,达到 5Gbps 的传输速率,这是完全可行的。

1.2 应用领域

         本作品应用前景广泛。例如,各级市政机关之间在通信时,有些信息是需要严格加密的(如财务信息,公民户籍隐私)。利用本设计进行加密后,即 便窃密者获取到链路中的数据,也只有穷举才能破译。同时,基于本设计的实时性,可以做到全双工的突发式语音通话,帮助政务人员处理突发事件;或者运用 在军事行动中,指挥中心与前线的通信往往具有简洁,实时,突发的特点。本作品针对上述需求进行设计和验证。改进后的基于混沌序列的 AES 算法具有高复杂度,可防止 SPA\DPA 攻击。让指挥信息能足够保密,防止被敌人窃取。


1.3 主要技术特点

         FPGA 设计加密算法具有安全性高,加密速度快,开发周期短,开发成本较低, 可重配,可靠性高以及移植性好等优点。

         系统链路部分采用 Aurora 协议,该协议是一款轻量级的光纤链路协议,具有冗余少,可定制度高,链路速率快等特点。

系统组成及功能说明

2.1 系统介绍

         设计了一套完整的光纤通信加密系统(如图 2-1)。系统链路部分采用 Aurora 协议,该协议是一款轻量级的光纤链路协议,具有冗余少,可定制度高,链路速率快等特点。加密协议采用目前 AES256 加密算法,该算法为目前国际最标准化加密算法之一,可抵抗所有已知的攻击,并可在多个平台上拥有速度快,编码紧凑等特点。


2.2 各模块介绍

         针对以上的框架,我们进行了模块化设计,我们针对视频流数据及语音/文字 数据设计了两套不同的方案。[tr]视频流数据由于其需要高实时性,故我们摒弃了具有较高冗余度的帧结构传 输方式,并对其采用外流水线设计进行传输(如图 2-2);而语音/文字数据由于其数据流较少,往往对其安全性及正确性有更高的要求,故我们采用特定的帧结构, 针对该 AES 算法定制了其链路结构(如图 2-3)。

         每一个模块都对其进行了 modelsim 仿真及论证。FPGA 与光模块通信的速率与数据校验,我们通过 vivado 的 IBERT ip 核进行验证;对光纤通信中的信号完整 性,我们通过眼图进行观察。



2.3 硬件电路设计

         我们硬件电路设计主要体现在 SFP+光口与 FPGA 板卡之间的设计。如图 3-5 所示。



         首先我们介绍所使用的光模块。图 3-6 所示为我们使用的 SFP 光口实物图与引脚图。使用的 SFP+的光模块支持 8B/10B,也可支持 64B/66B 的长波(1310nm) 的单模光纤(SMF),有效传输距离为 2m 到 10km,事实上最高可达到 25km。光 口支持 SFP-MSA 协议,选用的光模块支持 10GBase-LR/LW。




作品难点与创新
3.1 AES 加密算法在 FPGA 上的实现

         最常用的数据加密方式是软件加密,即在通用微处理器上编程实现,但其加 密速度普遍不高,算法实现的效率较低,安全性和可靠性有限,很多时候不能满足用户的需求。因此,需要更加快速,更加安全可靠的加密实现方式来满足人们 在一些场合下的数据保密要求。

         由于我们传输的速率达到 5Gbps,这种 GTP 高速接口下若使用 FPGA+ARM 架构(如 ZYNQ),通过 ARM 完成加密算法将会使得我们效率大大降低,因此串 行通信实现 AES 加密算法已经不能满足我们的需求,故我们采用纯 PL 端 FPGA 设计来实现加密算法。FPGA 设计加密算法具有安全性高,加密速度快,开发周期短,开发成本较低,可重配,可靠性高以及移植性好等优点。

         3.2 混沌序列密钥设计[tr]混沌序列的产生主要有两类:一类是利用微分方程表示的混沌系统,产生时 间连续的混沌信号,系统由模拟电路来实现,它对电路固有参数及信号再生的误差很敏感,实际实现较困难。另一类是利用迭代方程(映射)或非线性数字滤波器结构表示的混沌系统,产生时间离散的混沌序列,系统由数字电路实现,更适合在通信中应用。本设计需要在 FPGA平台上实现,鉴于 FPGA 无法处理连续时 间系统,所以基于迭代方程来产生混沌序列,之后使用定点小数的方式对方程中的实数进行了处理,使其能在 FPGA 中进行运算。为了使该输出混沌密钥与发送 的明文产生时序相匹配,在输出之前还做了部分拼接操作,使整体序列保密性更高。


3.3 AES 算法在光纤链路上的算法移植

         算法移植通常是通过成熟的库函数进行调用,该串行方式下一个时钟周期只 能完成一条指令的实现,算法移植相对简单,不会出现异步跨时钟域处理高速数 据等问题。我们选择纯 PL 端完成算法移植,在一个时钟周期下,既要完成算法的 数据输出,也要考虑到此刻光纤链路中传输状态。因此我们的效率虽然大大提升, 但对我们的设计是一个巨大的挑战。

         针对速率匹配,数据对接,缓冲设计等问题,我们分别进行了模块化设计, 分别对其进行仿真和上板测试。在软件调试部分有详细的分析和设计介绍。证明 我们的算法移植是成功的。


3.4 针对语音/文字等加密数据进行特定帧结构定制

         在算法移植过程中,我们针对 AES 算法对光纤协议进行了帧定制。传统的帧 传输是对数据流进行传输,对固定长度的数据流加上帧头帧尾进行判断。一旦丢包,整个帧全部丢弃,造成了极大的浪费。[tr]我们对原始的这种光纤帧协议进行了定制,在原来每一帧的基础上,内部对 其封装了四个子帧,每一个子帧由 128 位组成(原因是我们每次加密的数据是 128 位)。对于每一个子帧,帧头为起始的 16 位数据,具有和其他 112 位数据不一样 的脉宽长度,便于后续的帧解析。

         通过我们的设计,即使传输过程中丢包,只会影响该当次的 128 位数据,且 该设计给我们帧解析,加密算法的解码提供了便利的平台。


3.5 针对视频流数据进行外流水线设计

         外部循环流水线结构由循环展开结构发展而来。具体方法是在组合电路与每 一轮 加密运算对应的部件之间都插入额外的寄存器。该方法可以在同一时刻处理 多个数据分组,提高系统在单位时间内处理数据的速度。[tr]针对视频流,采用 AES 内外流水线设计,通过外流水线设计牺牲逻辑资源使 得加密传输速率提高 15 倍,传输速率可达 2.85Gbps。

3.6 接收端对帧数据恢复

         光纤接收端设计部分除了会面临数据流缓冲,高速率通信中异步跨时钟域处 理等问题,还要剥离原始子帧结构,并且去除光纤本身的帧头帧尾。除了我们的加密数据,Aurora 协议本身还会不定期发送一些无效数据,我们要对其进行数据 恢复,并且拼接光纤链路中的 16 位数据,封装成一个个的 128 位加密数据。这也是我们设计的一大难点。
3.7 高速通信中时序约束和信号完整性分析

         对于 GTP 高速接口,我们对其做时序约束是非常有必要的。除此之外,还要 要用专业的软件对光口进行测速,并对其信号质量进行分析和评估。

         我们使用 Seiral I/O Analyzer 连接到 IBERT 核,验证高速串行通道的状态。从 眼图上可以观察出码间串扰和噪声的影响较小,数字信号整体的特征良好,从而 判断出系统具有非常良好的性能。

         作品的难点与创新点部分设计,将会在第四部分(软件设计与流程)中详细 的阐述。
完成情况及软件设计流程
4.1 AES 算法 IP 核设计

         该部分我们分加密和解密两块来详细说明。
         加密:
         为了验证优化后 AES 算法功能的正确性,需要选取测试向量进行验证。我们 从官方的文档中获得参考基本功能测试向量。



         加密过程的 modelsim 仿真图 4-1 所示:该部分画面放大后可观察到有以下重 要数据:

         round(当前内部循环的次数),
         tb_round_key (测试向量特工的循环密钥值)
         tb_block (送入加密模块的数据)
         tb_new_block (加密后输出的数据)
         Sbox (加密所需的 s 盒数据)

         由于数据比较庞大,我们将重要数据打印在了 modelsim 仿真的窗口,如图 4-2 所示为第八次迭代循环加密过程的部分信息。



         解密过程的 modelsim 仿真图(如图 4-3),该部分画面放大后可观察到有以下重要数据:round(当前内部循环的次数),tb_round_key (测试向量特工的循环密钥值),tb_block (送入解密模块的数据),tb_new_block (解密后输出的数据)。

         由于数据比较庞大,我们将重要数据打印在了 modelsim 仿真的窗口,如图 4-4 所示为第三次迭代循环解密过程的部分信息。


4.2 AES 算法在光纤链路上的算法移植

         首先我们将 AES 算法分别封装成加密、解密两个 IP 核,内部产生上述测试向 量、密钥等数据。

         加密后数据为 128 位位宽,由于光纤中传输的数据为 16 位位宽,故需要设计 一个位宽转换模块。

         AES 加密后输出速率与光纤传输速率不一致,为异步信号。我们设计了一个 FIFO 控制模块,并调用了 IP 核进行设计。

         我们在 vivado 中编译 IP 核数据,并调用 modelsim 观察我们测试数据,放大 图 4-5 后可观察以下重要数据:

         block:送入的带加密数据
         new_block :加密以后输出的 128 位数据(每次加密迭代循环都有输出)
         DATA_TURE:当加密完成后,根据 ready 信号使能取出当前 128 位加密完成的数据
         fifo_out_r:将 128 位数据转化成 16 位数据,并从 FIFO 端输出
         next:使能拉高时,表示当前加密完成,可送入新的待加密数据
         ready :当前数据加密完成,可以读取该数据



4.3 混沌序列密钥设计

         通过前文的分析,我们选择了 logistic 模型。在 jupyter notebook IDE 上用 python 调用 matlab 库设计了 logistic 模型,迭代 200 次生成的序列如图 4-6。




改变不同的 u 值产生的模型仿真图 4-7 如下(初值 X0=0.5):





         
         通过观察当 u 的取值在 3.8~4.0 左右时模型进入混沌现象。
接着测试模型对初值的敏感程度,设置初值 x0=0.631999999983 u0=3.899999999906 和 x1=0.631999999284,u1=3.899999999906 两者产生的序列的 差值变化如图 4-8,设置初值 x0=0.631999999983 u0=3.899999999906 和 x1=0.631999999983,u1=3.899999999208 两者产生的序列的差值变化如图 4-9。








         可以看出设置的初值仅仅只是相差 E-10,最后产生的序列相差很大。

         将算法移植到 FPGA 平台,包括每次迭代循环的计算模块。为了避免模块的 输出直接又作为输入引起实现违规,将每次的输出信号引出,在另一个模块里缓 存。等待计算模块计算完成时,将上一次的计算结果作为新的数据作为计算模块 的输入。另外为了灵活与加密解密模块的数据位宽对接,设计了拼接模块,可以 灵活定制输出数据位宽与时序。整体模块化 RTL 图如图 4-10。





         设计完成后分析系统模型输出数据的 Lyapunov 指数(简称李氏指数),它刻 画非线性系统混沌特性的有效方法之一,只要李氏指数大于零,则系统是混沌的。最终在硬件上生成的数据,通过软件分析其李氏指数为 0.4953767618,验证了该 模型为混沌系统。

4.4 针对语音/文字加密数据进行特定的帧定制

         普通光纤传输的传输方式分为流传输和帧传输,而流传输由于其不可靠性, 以及不适合控制和定制的特点,我们选择了帧传输,如图 4-12 为普通的光纤通信 帧传输。

         由于加密数据为 128 位位宽数据,而光纤中每次传输 16 位位宽数据,故八次 传输周期传输一个 128 位的加密数据。如果采用普通的数据流传输的话,一旦中 间有丢包,后续所有的数据将会错误,这在我们加密通信中是绝不允许的。

         为了解决该问题,我们针对 AES 算法定制了一种帧结构(如图 4-13)。我们 将每一个 128 位加密数据作为一次传输的帧结构,而每次的前 16 位作为该帧结构 的帧头,这样做的好处就是:

1.帧结构传输不容易产生误码和丢包
2.即使丢包 我们也不会影响下一个数据的传输。

         我们在该项目的测试中,测试向量为上述四个 128 位数据循环发送。我们在 原来的帧结构的基础上,又封装了一层光纤链路自带的帧结构,以四个 128 位数 据为光纤传输的一个大帧结构。保证了链路传输的可靠性。




         图 4-13 中的 tx_d_i 信号为我们发送到链路中的数据信号,以 b6ed 为例,该 16 位数据为加密后的 3 号测试向量起始 16 位数据,后面紧跟 7 个剩余的 16 位数 据,组成一个完整的 128 位加密数据。通过我们的帧定制操作,极大的提高了我 们加密传输的可靠性。




4.5 接收端对语音/文字加密数据帧数据恢复

         接收端对帧数据进行恢复,去除定制的帧头帧尾,并消除原有 Aurora 协议不 定时发送的无效数据带来的误码。如图 4-14 所示,我们将光纤接收端接收到的数据(rx_d_i)接收下来,并将 其进行 16 位转 128 位操作,输出数据为 fifo_out_rx,我们对比测试向量的数据发 现,我们的数据是正确无误的。





4.6 发送端对视频流数据进行外流水线设计

         针对视频流数据,我们同时使用 15 个加密模块,分别错开一个周期进行同时 加密。如图 4-15 蓝色箭头所指:每个加密模块完成加密后,将加密数据送至寄存 器缓存,使得我们的加密效率提高了 15 倍。




系统综合测试分析

         IBERT(Integrated Bit Error Ratio Tester)是 Xilinx 提供的用于调试 FPGA 芯片 内高速串行接口的工具。它通过 JTAG 总线提供了 FPGA 到 Vivado Serial I/O Analyzer 的通道。通过 IBERT 用户可以定制线速率、参考时钟速率、参考时钟来 源,总线宽度。它同时还额外需要一个系统时钟,这个时钟可以来自 GTX 收发器 或者其它 FPGA 管脚。

使用 IBERT 进行 GTP 通道的验证有以下三个步骤:

1.生成 ibert 核:根据硬件高速串行总线的需求来定制和生成 iber 核。
2.使用上一步的 ibert 核自动生成 ibert 参考设计并生成 Bit 文件。
3.使用 Seiral I/O Analyzer 连接到 IBERT 核,并验证高速串行通道的状态

         我们在 vivado 中生成该测试工具,对 SFP+光口实际发出的数据进行测速和信 号完整性分析。如图 5-1 所示。我们可以在图的正下方观察到该链路的实际速率为 5Gbps,速率完全满足我们的设计需求;误码率越低,颜色越偏向蓝色(深蓝色);当误码率越高,颜色越偏向红色,眼图张开的大小就代表信号质量的好坏。我们 通过观察眼图可以发现,蓝色区域很大,且角度张开合理。结合图 5-2,通过 5Gbps 速率的光纤传输 4.557E10 Bit 数据后,误码率仅为 2.195E-11,远低于官方规定的 误码率 1.E-10 标准,可以得出结论:信号完整性分析良好,信号质量传输可靠。




         同时我们通过算法在硬件上的优化,可以占用很少的资源到达所需要求,如 图 5-3 和图 5-4 所示,可以看出很低的资源利用率。





总结

         本设计具有很高的实用价值,在保密通信领域,视频安防监控领域,军用或 民用视频/音频传输领域,都有极强的应用场景。
本次作品的难点和创新点在于:

1. AES 加密算法在 FPGA 上的实现;
2. AES 算法在光纤链路上的算法移植;
3.针对 AES 算法在光纤发送端进行特定的帧定制;
4.针对视频流做了外流水线设计,保证视频数据低延迟传输;
5.混沌序列的设计;
6.高速通信中时序约束和信号完整性分析。

参考文献

[1] 7 Series FPGAs GTX/GTH Transceivers User Guide
[2] Vivado Design Suite User Guide
[3] Aurora 8B/10B v11.0 LogiCORE IP Product Guide
[4] Small Form-factor Pluggable (SFP) Transceiver MultiSource Agreement (MSA)
[5] Xilinx.Aurora 8B/10B Protocol Specification.Revision 2.2[M].Xilinx, 2010,10:16-90
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[10]何少恒.基于 SFP光纤通信接口的高速IQ数据传输系统设计与实现[D].中北大 学,2016.
[11]王小伟.AES 加密算法的研究与 IP 核设计实现[D].哈尔滨工业大学,2013.
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