On-Chip CMOS Self-Decoupling Battery Cell System for Security Protection
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an effective on-chip power analysis attack countermeasure based on a new CMOS self-decoupling battery cell system that uses a self-decoupling circuit. The self-decoupling circuit dynamically controls an on-chip virtual power supply point,$V_{\mathrm {ddv}}$, that can be used to power security-sensitive modules. The circuit automatically decouples an on-chip CMOS battery cell from powering a sensitive module when its voltage level reaches a designed minimum threshold level$V_{\mathrm {dd-min}}$and connects it for a very short charging cycle to the chip’s main voltage supply,$V_{\mathrm {dd}}$. The charging cycles for the experiments presented in this article are less than 10 ns and are designed to support the CMOS battery cell size and the minimum designed threshold voltage level$V_{\mathrm {dd-min}}$. Simulation results of test designs implemented in the 45-nm CMOS technology process show that the proposed countermeasure is efficient when used with battery cell sizes that can power the protected cryptographic module for more than ten data operation cycles before recharging. In addition, using the on-chip self-decoupling battery cell system allows for power consumption savings within the protected module of up to 43 % due to the dynamic voltage scaling generated at the virtual power supply point.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».