Smashing the Implementation Records of AES S-box
Notice bibliographique
Résumé
Canright S-box has been known as the most compact S-box design since its introduction back in CHES’05. Boyar-Peralta proposed logic-minimization heuristics that could reduce the gate count of Canright S-box from 120 gates to 113 gates, however synthesis results did not reflect much improvement. In CHES’15, Ueno et al. proposed an S-box that has a slightly higher area, but significantly faster than the previous designs, hence it was the most efficient (measured by area×delay) S-box implementation to date. In this paper, we propose two new designs for the AES S-box. One design has a smaller implementation area than both Canright and the 113-gate S-boxes. Hence, our first design is the smallest AES S-box to date, breaking the 13 years implementation record of Canright. The second design is faster and smaller than the Ueno S-box. Hence, our second design is both the fastest and the most efficient S-box design to date. While doing so, we also propose new logicminimization heuristics that outperform the previous algorithms of Boyar-Peralta. Finally, we conduct an exhaustive evaluation of each and every block in the S-box circuit, using both structural and behavioral HDL modeling, to reach the optimum synergy between theoretical algorithms and technology-supported optimization tools. We show that involving the technology-supported CAD tools in the analysis results in several counter-intuitive results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».