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Enregistrement W3004332927 · doi:10.1109/cjece.2019.2949934

On-Chip CMOS Self-Decoupling Battery Cell System for Security Protection

2020· article· en· W3004332927 sur OpenAlexafffundvenue
Radu Mureşan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSecurity and Verification in Computing
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésCMOSDecoupling (probability)ChipNotationElectrical engineeringBattery (electricity)Computer scienceMathematicsTopology (electrical circuits)Power (physics)ArithmeticEngineeringPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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