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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».