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Enregistrement W4417082275 · doi:10.1049/blc2.70028

EthVault: A Secure and Resource‐Conscious FPGA‐Based Ethereum Cold Wallet

2025· article· en· W4417082275 sur OpenAlexafffund
Joel Poncha Lemayian, Ghyslain Gagnon, Kaiwen Zhang, Pascal Giard

Notice bibliographique

RevueIET Blockchain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesMitacsFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésArchitectureKey (lock)CryptocurrencyMalwareCryptographyPublic-key cryptographyField-programmable gate arraySafeguard

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cryptocurrency blockchain networks safeguard digital assets using cryptographic keys, with wallets playing a critical role in generating, storing, and managing these keys. Wallets, typically categorized as hot and cold, offer varying degrees of security and convenience. However, they are generally software‐based applications running on microcontrollers. Consequently, they are vulnerable to malware and side‐channel attacks, allowing perpetrators to extract private keys by targeting critical algorithms, such as ECC, which processes private keys to generate public keys and authorize transactions. To address these issues, this work presents EthVault, the first hardware architecture for an Ethereum hierarchically deterministic cold wallet, featuring hardware implementations of key algorithms for secure key generation. Also, an ECC architecture resilient to side‐channel and timing attacks is proposed. Moreover, an architecture of the child key derivation function, a fundamental component of cryptocurrency wallets, is proposed. The design minimizes resource usage, meeting market demand for small, portable cryptocurrency wallets. FPGA implementation results validate the feasibility of the proposed approach. The ECC architecture exhibits uniform execution behavior across varying inputs, while the complete design utilizes only 27%, 7%, and 6% of LUTs, registers, and RAM blocks, respectively, on a Xilinx Zynq UltraScale+ 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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
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