MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2168048374 · doi:10.1109/tc.2011.85

A Low-Power High-Performance Concurrent Fault Detection Approach for the Composite Field S-Box and Inverse S-Box

2011· article· en· W2168048374 sur OpenAlexafffund
Mehran Mozaffari Kermani, Arash Reyhani-Masoleh

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Computers · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceAdvanced Encryption StandardS-boxEncryptionApplication-specific integrated circuitFault detection and isolationCritical path methodEmbedded systemComputer engineeringFault coverageAlgorithmParallel computingBlock cipherEngineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high level of security and the fast hardware and software implementations of the Advanced Encryption Standard have made it the first choice for many critical applications. Nevertheless, the transient and permanent internal faults or malicious faults aiming at revealing the secret key may reduce its reliability. In this paper, we present a concurrent fault detection scheme for the S-box and the inverse S-box as the only two nonlinear operations within the Advanced Encryption Standard. The proposed parity-based fault detection approach is based on the low-cost composite field implementations of the S-box and the inverse S-box. We divide the structures of these operations into three blocks and find the predicted parities of these blocks. Our simulations show that except for the redundant units approach which has the hardware and time overheads of close to 100 percent, the fault detection capabilities of the proposed scheme for the burst and random multiple faults are higher than the previously reported ones. Finally, through ASIC implementations, it is shown that for the maximum target frequency, the proposed fault detection S-box and inverse S-box in this paper have the least areas, critical path delays, and power consumptions compared to their counterparts with similar fault detection capabilities.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,221 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations39
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on ComputersMême sujetCryptographic Implementations and SecurityTravaux en français237 207