論文の概要: Fast Low Level Disk Encryption Using FPGAs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14113v1
- Date: Mon, 26 Aug 2024 08:57:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 14:33:14.539932
- Title: Fast Low Level Disk Encryption Using FPGAs
- Title(参考訳): FPGAを用いた高速低レベルディスク暗号化
- Authors: Debrup Chakraborty, Sebati Ghosh, Cuauhtemoc Mancillas-Lopez, Palash Sarkar,
- Abstract要約: 固定長調整可能な暗号化方式(TES)は、低レベルディスク暗号化に適した暗号化機能である。
本稿では, AEZ と FAST の 2 つの最新かつ有望な TES のFPGA 実装について考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7749342709605145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A fixed length tweakable enciphering scheme (TES) is the appropriate cryptographic functionality for low level disk encryption. Research on TES over the last two decades have led to a number of proposals many of which have already been implemented using FPGAs. This paper considers the FPGA implementations of two more recent and promising TESs, namely AEZ and FAST. The relevant architectures are described and simulation results on the Xilinx Virtex 5 and Virtex 7 FPGAs are presented. For comparison, two IEEE standard schemes, XCB and EME2 are considered. The results indicate that FAST outperforms the other schemes making it a serious candidate for future incorporation by disk manufacturers and standardisation bodies.
- Abstract(参考訳): 固定長調整可能な暗号化方式(TES)は、低レベルディスク暗号化に適した暗号化機能である。
過去20年間のTESの研究は、FPGAを使ってすでに実装されている多くの提案につながっている。
本稿では, AEZ と FAST の 2 つの最新かつ有望な TES のFPGA 実装について考察する。
関連するアーキテクチャを説明し、Xilinx Virtex 5 と Virtex 7 FPGA のシミュレーション結果を示す。
比較のために、XCB と EME2 の2つのIEEE標準スキームが検討されている。
その結果、FASTは他の方式よりも優れており、ディスクメーカーや標準化団体による将来の法人化の真剣な候補となることが示唆された。
関連論文リスト
- The Feasibility of Implementing Large-Scale Transformers on Multi-FPGA Platforms [1.0636475069923585]
大規模機械学習アプリケーションに複数のFPGAを使用する方法を検討するメリットがある。
マルチFPGAアプリケーションの開発とデプロイに一般的に受け入れられるフローは存在しない。
スケーラブルなマルチFPGAプラットフォームと,大規模アプリケーションをプラットフォームにマップするツールを開発しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-24T19:25:58Z) - Investigating Resource-efficient Neutron/Gamma Classification ML Models Targeting eFPGAs [0.0]
オープンソース組み込みFPGA(eFPGA)フレームワークは、ハードウェアに機械学習モデルを実装するための、代替的で柔軟な経路を提供する。
完全連結ニューラルネットワーク(fcNN)と強化決定木(BDT)モデルのeFPGA実装のパラメータ空間について検討する。
この研究結果は、テストチップの一部として統合されるeFPGAファブリックの仕様策定を支援するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T20:03:30Z) - Bit-flipping Decoder Failure Rate Estimation for (v,w)-regular Codes [84.0257274213152]
並列ビットフリップデコーダのDFRを高精度に推定する手法を提案する。
本研究は,本症候群のモデル化およびシミュレーションによる重み比較,第1イテレーション終了時の誤りビット分布の誤検出,復号化復号化率(DFR)について検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T11:40:24Z) - Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization [59.3122859349777]
我々のアルゴリズムは、AQLMと呼ばれ、情報検索のための古典的な加算量子化(AQ)アプローチを一般化する。
トークン生成のためのAQLMの高速GPUおよびCPU実装を提供しており、最適化されたFP16実装を高速にマッチングまたは性能良くすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T18:54:44Z) - Understanding the Potential of FPGA-Based Spatial Acceleration for Large Language Model Inference [11.614722231006695]
数十億のパラメータを誇った大規模言語モデル(LLM)は、推論ワークロードの効率的なデプロイに対する大きな需要を生み出している。
本稿では,FPGA上でのLLM推論におけるモデル固有空間加速度の実現可能性と可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-23T04:27:06Z) - SegViTv2: Exploring Efficient and Continual Semantic Segmentation with
Plain Vision Transformers [76.13755422671822]
本稿では,エンコーダ・デコーダ・フレームワークを用いた意味的セグメンテーションのためのプレーンビジョン変換器(ViT)の能力について検討する。
Intention-to-Mask(atm)モジュールを導入し、平易なViTに有効な軽量デコーダを設計する。
我々のデコーダは、様々なViTバックボーンを使用して人気のあるデコーダUPerNetより優れ、計算コストの5%程度しか消費しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T22:29:56Z) - Optimization of FPGA-based CNN Accelerators Using Metaheuristics [1.854931308524932]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くの分野における問題解決能力を実証している。
FPGAはCNN推論を加速する関心が高まっている。
FPGAベースのCNNアクセラレータの現在のトレンドは、複数の畳み込み層プロセッサ(CLP)を実装することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T18:57:49Z) - Matching Pursuit Based Scheduling for Over-the-Air Federated Learning [67.59503935237676]
本稿では,フェデレートラーニング手法を用いて,オーバー・ザ・エアラーニングのための低複雑さデバイススケジューリングアルゴリズムのクラスを開発する。
最先端の提案方式と比較すると,提案方式は極めて低効率なシステムである。
提案手法の有効性は,CIFARデータセットを用いた実験により確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T08:14:14Z) - VAQF: Fully Automatic Software-hardware Co-design Framework for Low-bit
Vision Transformer [121.85581713299918]
量子化ビジョントランス(ViT)のためのFPGAプラットフォーム上で推論アクセラレータを構築するフレームワークVAQFを提案する。
モデル構造と所望のフレームレートから、VAQFはアクティベーションに必要な量子化精度を自動的に出力する。
FPGA上でのViTアクセラレーションに量子化が組み込まれたのはこれが初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-17T20:27:52Z) - Finite-Function-Encoding Quantum States [52.77024349608834]
任意の$d$値論理関数を符号化する有限関数符号化(FFE)を導入する。
それらの構造的特性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-01T13:53:23Z) - Accelerated Charged Particle Tracking with Graph Neural Networks on
FPGAs [0.0]
グラフニューラルネットワークに基づく荷電粒子追跡のためのアルゴリズムのFPGA実装を開発し,研究する。
CPUベースの実行の大幅な高速化が可能であり、将来的にはそのようなアルゴリズムを効果的に利用できるようになる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T18:17:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。