論文の概要: HYPERLOCK: In-Memory Hyperdimensional Encryption in Memristor Crossbar
Array
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11362v1
- Date: Thu, 27 Jan 2022 07:47:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-28 15:35:37.744366
- Title: HYPERLOCK: In-Memory Hyperdimensional Encryption in Memristor Crossbar
Array
- Title(参考訳): HYPERLOCK:Memristorクロスバーアレイにおけるメモリ内超次元暗号化
- Authors: Jack Cai, Amirali Amirsoleimani, and Roman Genov
- Abstract要約: 本稿では,memristorクロスバーアレイ,バイナリハイパーベクタ,ニューラルネットワークに基づく新しい暗号アーキテクチャを提案する。
本研究は,暗号のエンコーダユニットとしてmemristor Crossbarsを使用することの可能性と実現可能性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.32771631221674324
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present a novel cryptography architecture based on memristor crossbar
array, binary hypervectors, and neural network. Utilizing the stochastic and
unclonable nature of memristor crossbar and error tolerance of binary
hypervectors and neural network, implementation of the algorithm on memristor
crossbar simulation is made possible. We demonstrate that with an increasing
dimension of the binary hypervectors, the non-idealities in the memristor
circuit can be effectively controlled. At the fine level of controlled crossbar
non-ideality, noise from memristor circuit can be used to encrypt data while
being sufficiently interpretable by neural network for decryption. We applied
our algorithm on image cryptography for proof of concept, and to text
en/decryption with 100% decryption accuracy despite crossbar noises. Our work
shows the potential and feasibility of using memristor crossbars as an
unclonable stochastic encoder unit of cryptography on top of their existing
functionality as a vector-matrix multiplication acceleration device.
- Abstract(参考訳): 本稿では, memristor クロスバーアレイ,binary hypervectors,neural network に基づく新しい暗号アーキテクチャを提案する。
memristorクロスバーの確率的かつ不可解な性質と、バイナリハイパーベクトルとニューラルネットワークのエラー許容性を利用して、memristorクロスバーシミュレーションによるアルゴリズムの実装が可能となる。
双対超ベクトルの次元が増加すると、memristor回路の非理想性が効果的に制御できることを実証する。
制御されたクロスバー非理想性の細かいレベルでは、メモリ回路からのノイズを使用してデータを暗号化し、復号化のためにニューラルネットワークによって十分に解釈できる。
提案アルゴリズムは,概念実証のための画像暗号に応用し,クロスバーノイズにもかかわらず100%復号精度でエン/復号する。
本研究は, ベクトル行列乗算高速化装置として, 既存の暗号機能の上に, 制限不能な確率エンコーダ単位としてmemristorクロスバーを用いることの可能性と実現可能性を示す。
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