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Enregistrement W1989678405 · doi:10.1145/1754386.1754389

SARFUM

2010· article· en· W1989678405 sur OpenAlexaff
Benoît Badrignans, David Champagne, Reouven Elbaz, Catherine H. Gebotys, Lionel Torres

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePhysical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBitstreamComputer scienceField-programmable gate arrayEmbedded systemEncryptionReplay attackComputer hardwareConfidentialityAuthentication (law)Computer securityTelecommunicationsDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remote update of hardware platforms or embedded systems is a convenient service enabled by Field Programmable Gate Array (FPGA)-based systems. This service is often essential in applications like space-based FPGA systems or set-top boxes. However, having the source of the update be remote from the FPGA system opens the door to a set of attacks that may challenge the confidentiality and integrity of the FPGA configuration, the bitstream. Existing schemes propose to encrypt and authenticate the bitstream to thwart these attacks. However, we show that they do not prevent the replay of old bitstream versions, and thus give adversaries an opportunity for downgrading the system. In this article, we propose a new architecture called sarfum that, in addition to ensuring bitstream confidentiality and integrity, precludes the replay of old bitstreams. sarfum also includes a protocol for the system designer to remotely monitor the running configuration of the FPGA. Following our presentation and analysis of the security protocols, we propose an example of implementation with the CCM (Counter with CBC-MAC) authenticated encryption standard. We also evaluate the impact of our architecture on the configuration time for different FPGA devices.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1660,076

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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