MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2066677590 · doi:10.1142/s0218126609005332

ON-CHIP POWER-EFFICIENT CURRENT FLATTENING CIRCUIT

2009· article· en· W2066677590 sur OpenAlexaff
H. Vahedi, Stefano Gregori, Radu Mureşan

Notice bibliographique

RevueJournal of Circuits Systems and Computers · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocontrollerElectrical engineeringCMOSApplication-specific integrated circuitComputer scienceChipDissipationPower (physics)Integrated circuitCircuit designElectronic circuitElectronic engineeringConstant power circuitVoltageEmbedded systemEngineeringPower factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a control circuit which regulates the current consumption of integrated circuits using current injection and voltage scaling techniques. The control circuit can be integrated with smart cards as a countermeasure against power analysis attacks and electromagnetic emanation analysis attacks. We have designed the proposed circuit in 0.18 μm CMOS technology at 1.8 V power supply. The simulation results show that the circuit controls the current through the power supply pin of a model of a smart card microcontroller and attenuates the peak-to-peak current variations by 95%. The power dissipation overhead of the control circuit is less than 20% of the original power dissipation of the smart card microcontroller. Comparing the layout area of the proposed circuit with that of an ASIC 3-DES algorithm in the same technology shows that the control circuit only constitutes 4% of the cryptographic processor. The proposed circuit proves to be especially useful for smart cards and small portable devices, where power dissipation and chip area are critical.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Circuits Systems and ComputersMême sujetCryptographic Implementations and SecurityTravaux en français237 207