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Enregistrement W4364361157 · doi:10.36227/techrxiv.22583746

Real-Time Switched Capacitor Based Power Side-Channel Attack Detection

2023· preprint· en· W4364361157 sur OpenAlexaff
Leen Younes, Baker Mohammad, Mahmoud Al‐Qutayri, Hani Saleh, Dima Kilani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesKhalifa University of Science, Technology and Research
Mots-clésComputer scienceCryptographyCapacitorPower (physics)Side channel attackChannel (broadcasting)Embedded systemElectronic engineeringReal-time computingVoltageElectrical engineeringEngineeringTelecommunicationsAlgorithmPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Side-channel attack (SCA) is regarded as a sig- nificant risk to the hardware implementation of cryptographic systems. Side-channel information, such as timing, power, and electromagnetic radiation, is leaked through the system and can be exploited for secret key extraction. The work proposes a real- time and compatible detection method for power SCAs. The technique makes use of a switched capacitor DC-DC (SC-DCDC) converter along with a lightweight artificial intelligence engine for power SCA detection. The proposed system, referred to as EoH, has the ability to perform dynamic voltage scaling and learn the behaviors of the cryptographic system to identify any potential attacks. The switching activities of the SC-DCDC converter can be viewed as a measurement of the cryptographic function. Thus, the recurrent neural network was chosen as it best processes timeseries data. The technique is system-specific, meaning that during the enrollment phase, the normal operation of the system is learned. The technique can also be expanded to include other types of SCA and is not limited to power.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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