Compact Finite Field Multiplication Processor Structure for Cryptographic Algorithms in IoT Devices with Limited Resources
Notice bibliographique
Résumé
The rapid evolution of Internet of Things (IoT) applications, such as e-health and the smart ecosystem, has resulted in the emergence of numerous security flaws. Therefore, security protocols must be implemented among IoT network nodes to resist the majority of the emerging threats. As a result, IoT devices must adopt cryptographic algorithms such as public-key encryption and decryption. The cryptographic algorithms are computationally more complicated to be efficiently implemented on IoT devices due to their limited computing resources. The core operation of most cryptographic algorithms is the finite field multiplication operation, and concise implementation of this operation will have a significant impact on the cryptographic algorithm's entire implementation. As a result, this paper mainly concentrates on developing a compact and efficient word-based serial-in/serial-out finite field multiplier suitable for usage in IoT devices with limited resources. The proposed multiplier structure is simple to implement in VLSI technology due to its modularity and regularity. The suggested structure is derived from a formal and systematic technique for mapping regular iterative algorithms onto processor arrays. The proposed methodology allows for control of the processor array workload and the workload of each processing element. Managing processor word size allows for control of system latency, area, and consumed energy. The ASIC experimental results indicate that the proposed processor structure reduces area and energy consumption by factors reaching up to 97.7% and 99.2%, respectively.
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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 | 0,000 | 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 ».