Hardware Optimizations of Fruit-80 Stream Cipher: Smaller than Grain
Notice bibliographique
Résumé
Fruit-80, which emerged as an ultra-lightweight stream cipher with 80-bit secret key, is oriented toward resource-constrained devices in the Internet of Things. In this article, we propose area and speed optimization architectures of Fruit-80 on FPGAs. Our implementations include both serial and parallel structure and optimize area, power, speed, and throughput, respectively. The area optimization architecture aims to achieve the most suitable ratio of look-up-tables and flip-flops to fully utilize the reconfigurable unit. It also reuses NFSR and LFSR feedback functions to save resources for high throughput. The speed optimization architecture adopts a hybrid approach for parallelization and reduces the latency of long data paths by pre-generating primary feedback and inserting flip-flops. Besides, we recommend using the round key function to optimize serial or parallel implementations for Fruit-80 and using indexing and shifting methods for different throughput. In conclusion, our results show that the area optimization architecture occupies up to 35 slices on Xilinx Spartan-3 FPGA and 18 slices on Xilinx 7 series FPGA, smaller than that of Grain and other common stream ciphers. The optimal throughput/area ratio of the speed optimization architecture is 7.74 Mbps/slice, better than that of Grain v1, which is 5.98 Mbps/slice. The serial implementation of Fruit-80 with round key function occupies only 75 slices on Spartan-3 FPGA. To the best of our knowledge, the result sets a new record of the minimum area in lightweight cipher implementation on FPGA.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».