Strengthened 32‐bit AES implementation: Architectural error correction configuration with a new voting scheme
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Digital data transmission is day by day more vulnerable to both malicious and natural faults. With an aim to assure reliability, security and privacy in communication, a low‐cost fault resilient architecture for Advanced Encryption Standard (AES) is proposed. In order not to degrade the reliability of our AES architecture, the reliability of voter is very important, for which reason we have introduced a novel voting scheme include a majority voter (named TMR voter) and an error barrier element (named DMR voter). In this paper, a reliable and secure 32‐bit data‐path AES implementation based on our robust fault resilient approach is developed. We illustrate that the proposed architecture can tolerate up to triple‐bit (byte) simultaneous faults at each pipeline stage’s logic and verify our claim through extensive error simulations. Error simulation results also show that our architecture achieves close to 100% fault‐masking capability for multiple‐bit (byte) faults. Finally, it is shown that the Application‐Specific Integrated Circuit implementation of the fault‐tolerant architectures using the composite field‐based S‐box, CFB‐AES, and ROM‐based S‐box, RB‐AES allows better area usage, throughput and fault resilience trade‐off compared to their counterparts. So, it provides the most appropriate features to be used in highly‐secure resource‐constraint applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».