A Fault-Resistant Architecture for AES S-box Architecture
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 51
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JAREE-1-1_011
تاریخ نمایه سازی: 3 دی 1402
چکیده مقاله:
This paper introduces a high-Speed fault-resistant hardware implementation for the S-box of AES cryptographic algorithm, called HFS-box. A deep pipelining for S-box at the gate level is proposed. In addition, in HFS-box a new Dual Modular Redundancy based (DMR-based) countermeasure is exploited for fault correction purpose. The newly introduced countermeasure is a fault correction scheme based on DMR technique (FC-DMR) combined with a version of the time redundancy technique. In the proposed architecture, when a transient random or malicious fault(s) is detected in each pipeline stage, the error signal corresponding to that stage becomes high. The control unit holds the previous correct value in the output of our proposed DMR voter in the other pipeline stages as soon as it observes the value ‘۱’ on the error signal. The previous correct outputs will be kept until the fault effect disappears. The presented low-cost HFS-box provide a high capability of fault resistance against transient faults with any duration by imposing low area overhead compared with similar fault correction strategies, i.e. ۱۳۷%, and low throughput degradation, i.e. ۱۱.۳%, on the original S-box implementation.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahdi Taheri
Department of Computer Systems, Tallinn University of Technology, Tallinn ۱۹۰۸۶, Estonia
Saeideh Sheikhpour
Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman ۷۶۱۶۹۱۳۴۳۹, Iran
Mohammad Saeed Ansari
Eideticom Computational Storage, Calgary, AB, Canada
Ali Mahani
Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman ۷۶۱۶۹۱۳۴۳۹, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :