Implementation of a decoupling based power analysis attack countermeasure
Notice bibliographique
Résumé
This study presents new prototyped evaluation results for the authors’ proposed power analysis attack countermeasure architecture based on decoupling individual sensitive modules with low current consumption. The proposed architecture includes a switch box module to randomise internal connections, mixing residual information that may leak through non‐ideal switch elements and uneven charge cycles. The two implementations evaluated are a printed circuit board (PCB) developed using stand‐alone CMOS components and the post‐layout simulation of a circuit developed in 0.18 µm TSMC CMOS technology using Cadence. Both systems were able to protect a decoupled 8‐bit XOR module from a correlation power analysis performed using traces collected at the power supply rail for at least 8000 plaintext inputs. The results show that the countermeasure is suitable for both on‐chip and on‐board designs. Analysis of the measurements collected from the PCB test system demonstrates the need to balance the charge/discharge frequency of the decoupling elements against the operational frequency of the decoupled modules. From the layout, an individual decoupling element was found to be similar in size to the decoupled 8‐bit XOR module, with all four decoupling elements occupying a total of 51% of the layout area. This percentage is expected to decrease in the context of larger, more complex systems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».