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Enregistrement W1987098661 · doi:10.1109/mm.2013.27

Inspection-Resistant Memory Architectures

2013· article· en· W1987098661 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Micro · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity and Verification in Computing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAdversaryProbabilistic logicCryptographyArchitectureChipEmbedded systemComputer securityComputer engineeringComputer hardwareArtificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to safely keep a secret in memory is central to the vast majority of security schemes, but storing and erasing these secrets is a difficult problem in the face of an attacker who can obtain unrestricted physical access to the underlying hardware. Depending on the memory technology, the very act of storing a 1 instead of a 0 can have physical side effects measurable even after the power has been cut. These effects can't be hidden easily, and if the secret stored on chip is of sufficient value, an attacker might go to extraordinary means to learn even a few bits of that information. The architecture has an interesting role to play here. Just as one uses architectural techniques to detect and correct errors, so too can one create efficient methods to hide critical bits from physical inspection. The authors present a first step toward this goal by focusing on a backbone of any hardware system: on-chip memory. They examine the relationship between security, area, and efficiency in these architectures and quantitatively examine the resulting systems through cryptographic analysis and microarchitectural impact. In the end, they find an efficient scheme in which, even if an adversary is able to inspect the value of a stored bit with a probabilistic error of only 5 percent, the system will be able to prevent that adversary from learning any information about the original uncoded bits with 99.9999999999 percent probability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle