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Enregistrement W2538079512 · doi:10.1109/itict.2005.1609672

A Reconfigurable Hardware Unit for the HMAC Algorithm

2006· article· en· W2538079512 sur OpenAlexaff
Esam Khan, M. Watheq El‐Kharashi, Fayez Gebali, Mostafa Abd‐El‐Barr

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHash-based message authentication codeHash functionMD5Computer scienceSecure Hash AlgorithmCryptographic hash functionSHA-2Message authentication codeHash chainThroughputDouble hashingChecksumAlgorithmParallel computingComputer hardwareEmbedded systemCryptographyOperating systemProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HMAC is a shared-key security algorithm that uses hash functions for message authentication and data integrity. The most popular hash functions used with HMAC are MD5, SHA-1, and RIPEMD-160, which are all based on the function MD4. IPSec uses HMAC with these three hash functions for message authentication. In addition, these hash functions can be used with other security applications, such as digital signature. In a previous work, we designed a unified engine that implements the three hash algorithms. In this work, we integrated the HMAC algorithm into that engine to form a reconfigurable HMAC-hash unit, which implements six standard security algorithms and can be reconfigured at runtime to perform any one of them. We applied the pipelining principle to the design of the HMAC-hash unit. Hence, the larger the message size, the better the throughput. Compared to other work, we achieve better throughput than those integrating three or more hash functions and a comparable throughput to those integrating two hash functions. We achieve comparable results to those integrating HMAC with some hash functions. The area utilization of the designed unit is less than 33% of the available logic on the FPGA chip we used. Thus, the designed unit can fit on a single FPGA chip as an SoC.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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