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Enregistrement W2295169600 · doi:10.1145/2808230

Design and Implementation of Warbler Family of Lightweight Pseudorandom Number Generators for Smart Devices

2016· article· en· W2295169600 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

RevueACM Transactions on Embedded Computing Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePseudorandom number generatorCryptographyRandomnessPseudorandomnessRandom number generationWirelessSecure communicationEmbedded systemComputer networkComputer securityAlgorithmEncryptionTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,275 · 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