Design and Implementation of Warbler Family of Lightweight Pseudorandom Number Generators for Smart Devices
Notice bibliographique
Résumé
With the advent of ubiquitous computing and the Internet of Things (IoT), the security and privacy issues for various smart devices such as radio-frequency identification (RFID) tags and wireless sensor nodes are receiving increased attention from academia and industry. A number of lightweight cryptographic primitives have been proposed to provide security services for resource-constrained smart devices. As one of the core primitives, a cryptographically secure pseudorandom number generator (PRNG) plays an important role for lightweight embedded applications. The most existing PRNGs proposed for smart devices employ true random number generators as a component, which generally incur significant power consumption and gate count in hardware. In this article, we present Warbler family, a new pseudorandom number generator family based on nonlinear feedback shift registers (NLFSRs) with desirable randomness properties. The design of the Warbler family is based on the combination of modified de Bruijn blocks together with a nonlinear feedback Welch-Gong (WG) sequence generator, which enables us to precisely characterize the randomness properties and to flexibly adjust the security level of the resulting PRNG. Some criteria for selecting parameters of the Warbler family are proposed to offer the maximum level of security. Two instances of the Warbler family are also described, which feature two different security levels and are dedicated to EPC C1 Gen2 RFID tags and wireless sensor nodes, respectively. The security analysis shows that the proposed instances not only can pass the cryptographic statistical tests recommended by the EPC C1 Gen2 standard and NIST but also are resistant to the cryptanalytic attacks such as algebraic attacks, cube attacks, time-memory-data tradeoff attacks, Mihaljević et al.’s attacks, and weak internal state and fault injection attacks. Our ASIC implementations using a 65nm CMOS process demonstrate that the proposed two lightweight instances of the Warbler family can achieve good performance in terms of speed and area and provide ideal solutions for securing low-cost smart devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».