論文の概要: Magneto-Ionic Hardware Security Primitives: Embedding Data Protection at the Material Level

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14213v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 15:36:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.768554
• Title: Magneto-Ionic Hardware Security Primitives: Embedding Data Protection at the Material Level
• Title（参考訳）: 磁気イオニクスのハードウェアセキュリティプリミティブ: 材料レベルでのデータ保護を埋め込む
• Authors: Irena Spasojevic, Federica Celegato, Alessandro Magni, Paola Tiberto, Jordi Sort,
• Abstract要約: ビッグデータは、サイバー脅威に耐えられる堅牢でエネルギー効率の良いセキュリティハードウェアの需要を高めた。 ここでは、予め定義された、当初は常磁性FeCoNドット内の完全選択的電圧制御N3-イオン移動に基づく、ハードウェアレベルのセキュリティのための磁化戦略を提案する。 結果として生じるアーキテクチャは、タンパー抵抗、低エネルギー消費、スケーラビリティを組み合わせたもので、突発的な磁気現象に根ざした次世代ハードウェアセキュリティへの大きな飛躍を象徴している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Big Data revolution has heightened the demand for robust, energy-efficient security hardware capable of withstanding increasingly sophisticated cyber threats. Conventional encryption schemes, reliant on complex algorithms, are resource-intensive and remain vulnerable. To fortify sensitive information, society needs innovative anti-hacking and anti-counterfeiting technologies that exploit new materials and designs. Here, we present a magneto-ionic strategy for hardware-level security based on fully selective voltage-controlled N3- ion migration within pre-defined, initially paramagnetic FeCoN dots. This process generates ferromagnetic sublayers of tuneable thickness, resulting in either deterministic (single-domain or vortex) or probabilistic states (with coexisting magnetic configurations and voltage-adjustable probabilities), each exhibiting stochastic orientation and chirality, thereby providing a rich platform for magnetic fingerprinting. This approach enables self-protected primitives, including true random number generators, physical unclonable functions, and in-memory probabilistic inference. The resulting reconfigurable architecture combines tamper resistance, low energy consumption, and scalability, marking a significant leap toward next-generation hardware security rooted in emergent magnetic phenomena.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータ革命は、ますます高度なサイバー脅威に耐えられる堅牢でエネルギー効率の良いセキュリティハードウェアの需要を高めた。 従来の暗号化方式は複雑なアルゴリズムに依存しており、リソース集約であり、脆弱である。 センシティブな情報を強化するためには、社会は新しい素材やデザインを利用する革新的な反ハックおよび反偽造技術が必要である。 ここでは、予め定義された、当初は常磁性FeCoNドット内の完全選択的電圧制御N3-イオン移動に基づく、ハードウェアレベルのセキュリティのための磁化戦略を提案する。 この工程は、調整可能な厚さの強磁性サブ層を生成し、決定論的(単ドメインまたは渦)または確率的状態(共存する磁気配置と電圧調整可能な確率)、それぞれが確率配向およびキラリティを示すことにより、磁気フィンガープリントのためのリッチなプラットフォームを提供する。 このアプローチは、真の乱数生成器、物理的非拘束関数、インメモリ確率推論を含む自己保護プリミティブを可能にする。 再構成可能なアーキテクチャは、タンパー抵抗、低エネルギー消費、スケーラビリティを組み合わせたもので、突発的な磁気現象に根ざした次世代ハードウェアセキュリティへの大きな飛躍を象徴している。

関連論文リスト

• Spintronic Bayesian Hardware Driven by Stochastic Magnetic Domain Wall Dynamics [7.54910350238081]
  確率論的ニューラルネットワーク(PNN)は、強い予測能力を提供するが、固有の不確実性推定なしに決定論的出力を生成する。 従来のCMOSは本質的に決定論的操作のために設計されており、本質的なランダム性を積極的に抑制している。 本稿では,不確実性を考慮した計算に内在的磁気を利用する磁気確率計算(MPC)プラットフォームを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-23T04:39:04Z)
• EIM-TRNG: Obfuscating Deep Neural Network Weights with Encoding-in-Memory True Random Number Generator via RowHammer [8.544950313051402]
  True Random Number Generators (TRNG) は、ハードウェアセキュリティ、暗号システム、データ保護において基本的な役割を果たす。 本研究では,DRAM細胞の挙動に固有の物理的ランダム性を利用する新しいTRNGであるEIM-TRNGを提案する。 本稿では,RowHammer操作によって生成される予測不可能なビットフリップを,信頼性のあるエントロピーソースとして利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-03T00:01:33Z)
• Advancing Magnetic Materials Discovery -- A structure-based machine learning approach for magnetic ordering and magnetic moment prediction [0.0]
  様々な材料システム間での磁気挙動を正確に予測することは、長年にわたる課題である。 本研究では、2つの臨界磁気特性の予測を大幅に改善する改良されたディスクリプタを提案する。 このモデルは、FMクラスとFiMクラス間での磁気秩序分類とバランスの取れたリコールに対して82.4%の精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-02T17:24:50Z)
• Zero-Trust Foundation Models: A New Paradigm for Secure and Collaborative Artificial Intelligence for Internet of Things [61.43014629640404]
  Zero-Trust Foundation Models (ZTFM)は、ゼロトラストセキュリティの原則をIoT(Internet of Things)システムの基盤モデル(FM)のライフサイクルに組み込む。 ZTFMは、分散、異質、潜在的に敵対的なIoT環境にわたって、セキュアでプライバシ保護のAIを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T06:44:31Z)
• Simulation of Multi-Stage Attack and Defense Mechanisms in Smart Grids [2.0766068042442174]
  電力グリッドのインフラと通信のダイナミクスを再現するシミュレーション環境を導入する。 このフレームワークは多様なリアルな攻撃データを生成し、サイバー脅威を検出し緩和するための機械学習アルゴリズムを訓練する。 また、高度な意思決定支援システムを含む、新興のセキュリティ技術を評価するための、制御された柔軟なプラットフォームも提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T07:07:17Z)
• Federated Learning with Quantum Computing and Fully Homomorphic Encryption: A Novel Computing Paradigm Shift in Privacy-Preserving ML [4.92218040320554]
  フェデレートラーニング(Federated Learning)は、複数の学習クライアントがプライベートデータを公開せずにモデル知識を共有できるようにする、従来の方法に代わるプライバシ保護手法である。 この研究は、古典層と量子層の両方を統合するフェデレート学習ニューラルネットワークアーキテクチャに完全同型暗号化スキームを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T01:23:26Z)
• GAN-GRID: A Novel Generative Attack on Smart Grid Stability Prediction [53.2306792009435]
  我々は,現実の制約に合わせたスマートグリッドの安定性予測システムを対象とした,新たな敵攻撃GAN-GRIDを提案する。 以上の結果から,データやモデル知識を欠いた,安定度モデルのみに武装した敵が,攻撃成功率0.99の安定度でデータを作成できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:43:46Z)
• Imaging magnetism evolution of magnetite to megabar pressure range with quantum sensors in diamond anvil cell [57.91882523720623]
  我々は,高感度・サブスケール空間分解能を有するメガバール圧力のその場磁気検出技術を開発した。 強強強磁性体(アルファ-Fe3O4)から弱い強磁性体(ベータ-Fe3O4)、最後に非磁性体(ガンマ-Fe3O4)への大気圧域におけるFe3O4のマクロ磁気遷移を観察する。 提案手法は磁気系のスピン軌道結合と磁気-超伝導の競合について検討することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T15:19:22Z)
• Revealing Emergent Magnetic Charge in an Antiferromagnet with Diamond Quantum Magnetometry [42.60602838972598]
  トポロジカルテクスチャの反面、磁気材料のエキゾチックな位相において重要な役割を担い、論理とメモリの応用を約束する。 反強磁性体では、これらのテクスチャは強磁性体に対する安定性とより高速なダイナミクスを示す。 無視可能なバックアクションによる高感度ベクトル磁場センシングの需要を満たす技術は、ダイヤモンド量子磁気メトリーである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T18:30:20Z)
• Surpassing the Energy Resolution Limit with ferromagnetic torque sensors [55.41644538483948]
  標準量子限界における熱力学ノイズと機械的検出ノイズを考慮した最適磁場分解能の評価を行った。 近年の文献で指摘されているエネルギー分解限界(ERL, Energy Resolution Limit)は, 桁違いに超えることがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-29T15:44:12Z)
• Reservoir Computing with Magnetic Thin Films [35.32223849309764]
  新しい非伝統的なコンピューティングハードウェアは、自然現象を利用して効率を上げる可能性を秘めている。 物理貯水池計算は、様々な非伝統的なシステムでこれを実証している。 マイクロスケールシミュレーションにより薄膜の3つの磁性体を初期探査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-29T17:37:17Z)
• Reservoir Computing with Planar Nanomagnet Arrays [58.40902139823252]
  プラナーナノマグネット貯水池は、専用ニューロモルフィックハードウェアの需要が増大する中で、期待できる新しいソリューションである。 プラナーナノマグネット貯水池は、専用ニューロモルフィックハードウェアの需要が増大する中で、期待できる新しいソリューションである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-24T16:25:31Z)

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。