Design and Implementation of a Low-Power Memristor-Based Piccolo-80 Lightweight Encryption Algorithm Using VTM Logic Gates
Notice bibliographique
Résumé
Lightweight cryptography (LWC) has become increasingly critical for ensuring secure communication in energy-constrained Internet of Things (IoT) systems. Memristor-based architecture provides a promising approach for secure communication in energy-sensitive and hardware-constrained applications. Piccolo is a lightweight encryption algorithm that offers high security while enabling compact hardware implementation. In addition, Piccolo is specifically designed to operate efficiently in resource-limited environments, making it a strong candidate for low-energy applications such as IoT devices. However, earlier implementations of the Piccolo algorithm on field-programmable gate array (FPGA) platforms, CMOS, and hybrid memristor-CMOS (MeMOS) technology have faced challenges with high power consumption, hardware overhead, and limited scalability. This article presents a novel architecture for implementing the Piccolo-80 encryption algorithm using the voltage-to-memristance (VTM) approach, in which the design maps Piccolo’s primary operations onto VTM stateful logic gates. This enhances performance, reduces switching activity, and leverages the nonvolatile properties of memristors. The proposed design introduces VTM-based memristor logic gates that significantly reduce hardware complexity and power consumption compared with previous implementations. The results from comparing CMOS and hybrid MeMOS implementations in terms of area and energy consumption demonstrate that hardware implementation of Piccolo’s lightweight algorithm using the VTM approach not only improves energy efficiency but also enables the design of optimized, low-power circuits. The design achieves a power consumption of 17.4 mW at 1.8 V and 133 MHz, with only 1214 gate equivalents (GEs), reducing power by up to 32% and area by nearly 20% compared with state-of-the-art hybrid MeMOS designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».