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Enregistrement W4393224297 · doi:10.18280/mmep.110322

Enhance Speed Low Area FPGA Design Using S-Box GF and Pipeline Approach on Logic for AES

2024· article· en· W4393224297 sur OpenAlexvenueno aff
K. Janshi Lakshmi, G. Sreenivasulu

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésS-boxField-programmable gate arrayPipeline (software)Computer scienceEmbedded systemBox modelComputer hardwareComputer architectureParallel computingCryptographyPhysicsAlgorithmOperating systemBlock cipher

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the wireless communication technologies of today are used to transfer enormous amounts of digital data frequently between various embedded devices.For avoiding information loss and stopping cybercrimes, data security is regarded as a crucial factor.Modern cryptography encryption techniques are essential for creating secure communication.The Advanced Encryption Standard (AES) is widely regarded as the cryptography field's strongest encryption technique.In AES has three types of keys using that is AES128, AES192, AES256 and blocksize only 128bits.In this paper using AES-256, because it's very secure for valuable information.This research paper describes how the AES algorithm uses a low area, little latency, high-speed FPGA design to secure data.The implementation of the SubBytes and InvSubBytes phases of AES encryption and decryption in this research did not rely on Look-Up Tables (LUTs).Instead, this novel approach employed combinational logical circuits to construct the SubBytes and InvSubBytes transformation.Here analysed AES Logic gates approach reduced area in terms of number of slices LUTs are 6120, slice registers are 226, flip flops are 6120, and bonded IOB are 513 when compared to the LUT.Unwanted delays in this design are reduced because of the removal of LUTs, and a Three Stage pipelining structure is added to enhance the performance of the AES algorithm.AES Logic gates three stage pipeline approach reduced delay up to 60.55ns when compared to Logic gates without pipeline approach.The proposed approach simulated, synthesized Implemented with Virtex-5 FPGA device along with design in Verilog code in XILINX 14.7 Software.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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