論文の概要: Vogls: a Fast Interactive Full-timing Simulator for Pre-silicon Power Side-Channel Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15782v1
- Date: Fri, 17 Jul 2026 09:35:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.814113
- Title: Vogls: a Fast Interactive Full-timing Simulator for Pre-silicon Power Side-Channel Analysis
- Title(参考訳): Vogls: シリコンパワーサイドチャネル解析のための高速インタラクティブフルチューニングシミュレータ
- Abstract要約: Voglsはサイドチャネル分析用に開発されたオープンソースのVerilogシミュレータである。
コンパイルコードのパフォーマンス、フルチューニングシミュレーション、シミュレーション状態のきめ細かい制御を組み合わせた最初のシミュレータである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.687243501594733
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Designing hardware circuits resistant to side-channel attacks increasingly relies on simulation to predict device leakage before fabrication. Current functional verification simulators are designed for extended correctness-checking runs and are ill-suited for producing large numbers of short trace collections with slight input variants needed for side-channel analysis. We present Vogls: an open-source Verilog simulator built for side-channel analysis, that is the first simulator to combine compiled-code performance, full-timing simulation, and fine-grained control over the simulation state. Vogls simulates a timing annotated gate-level AES design 5.9 times faster than Icarus Verilog and is only 30% slower than Verilator on a PicoRV32 RTL design while also offering a more accurate timing model. Vogls provides a Python interface that allows simulations to be paused, forked, inspected, and mutated around points-of-interest without modifying the hardware design and thereby preserving timing and leakage characteristics. Furthermore, a trace-collection workflow runs setup code once and forks at the point-of-interest, eliminating the need to re-simulate from reset for every trace. A case study demonstrates Vogls on a differential power analysis attack that successfully recovers the key at RTL, GTL and full-timing GTL abstraction levels.
- Abstract(参考訳): サイドチャネル攻撃に抵抗するハードウェア回路の設計は、製造前にデバイスリークを予測するシミュレーションにますます依存している。
現在の機能検証シミュレータは、拡張された正当性チェックの実行用に設計されており、サイドチャネル解析に必要なわずかな入力変種を持つ大量の短距離コレクションを生成するのに不適である。
本稿では,サイドチャネル解析のためのオープンソースのVerilogシミュレータであるVoglsについて述べる。
Vogls は Icarus Verilog の5.9倍のタイミングアノテートゲートレベルの AES 設計をシミュレートし、PicoRV32 RTL の設計では Verilator よりも30%遅いが、より正確なタイミングモデルも提供している。
VoglsはPythonインターフェースを提供しており、ハードウェア設計を変更することなく、シミュレーションを一時停止、フォーク、検査、変更できる。
さらに、トレースコレクションワークフローはセットアップコードを一度だけ実行し、関心のあるポイントにフォークすることで、トレース毎にリセットからリセットする必要がない。
ケーススタディでは、RTL、GTL、全最適化GTL抽象化レベルで鍵を回復する差分電力解析攻撃のVoglsを実証している。
関連論文リスト
- FlowConsist: Make Your Flow Consistent with Real Trajectory [99.22869983378062]
現在の高速フロートレーニングパラダイムには,2つの根本的な問題がある,と我々は主張する。
ランダムにペアリングされたノイズデータサンプルから構築された条件付き速度は、系統的な軌跡ドリフトを導入する。
本研究では,高速フローにおける軌道整合性を実現するためのトレーニングフレームワークであるFlowConsistを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-06T03:24:23Z) - Fast and Realistic Automated Scenario Simulations and Reporting for an Autonomous Racing Stack [1.40300365696538]
本稿では,自動レーススタック ur.autopilot に実装された自動シミュレーションとレポートパイプラインについて述べる。
パイプラインは、ソフトウェアスタックとシミュレーションを、リアルタイムよりも最大3倍高速に実行できる。
本稿では,センサ遅延や摂動の導入,スタックの任意のノードの出力の変更が可能なフォールトインジェクションモジュールの実装方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-30T18:36:20Z) - SetupKit: Efficient Multi-Corner Setup/Hold Time Characterization Using Bias-Enhanced Interpolation and Active Learning [6.38349134926644]
セットアップ/ホールドタイムのキャラクタリゼーションは、チップタイミングのクロージャに不可欠である。
既存の手法では探索の収束が遅く、探索の効率が悪くなる。
このボトルネックを突破するように設計された新しいフレームワークである setupKit を紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-16T12:02:05Z) - PICT -- A Differentiable, GPU-Accelerated Multi-Block PISO Solver for Simulation-Coupled Learning Tasks in Fluid Dynamics [62.93137406343609]
我々はPyTorchで符号化された可変圧単純化解器であるPICTをGPU(Graphics-Processing-unit)をサポートした流体シミュレータとして提案する。
まず,様々なベンチマークにおいて,フォワードシミュレーションと導出した勾配の精度を検証した。
2次元, 3次元の複雑な乱流モデルの学習には, 解法によって得られる勾配が有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-22T17:55:10Z) - Autonomous Vehicle Controllers From End-to-End Differentiable Simulation [57.278726604424556]
そこで我々は,AVコントローラのトレーニングにAPG(analytic Policy gradients)アプローチを適用可能なシミュレータを提案し,その設計を行う。
提案するフレームワークは, エージェントがより根底的なポリシーを学ぶのを助けるために, 環境力学の勾配を役立てる, エンド・ツー・エンドの訓練ループに, 微分可能シミュレータを組み込む。
ダイナミクスにおけるパフォーマンスとノイズに対する堅牢性の大幅な改善と、全体としてより直感的なヒューマンライクな処理が見られます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-12T11:50:06Z) - Exploring Dynamic Transformer for Efficient Object Tracking [58.120191254379854]
効率的なトラッキングのための動的トランスフォーマーフレームワークであるDyTrackを提案する。
DyTrackは、様々な入力に対して適切な推論ルートを設定することを学習し、利用可能な計算予算をより活用する。
複数のベンチマークの実験では、DyTrackは単一のモデルで有望な速度精度のトレードオフを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T12:31:58Z) - SIMPL: A Simple and Efficient Multi-agent Motion Prediction Baseline for
Autonomous Driving [27.776472262857045]
本稿では,自動運転車のための簡易かつ効率的な運動予測ベースライン(SIMPL)を提案する。
メッセージ転送を対称的に行う,コンパクトで効率的なグローバル機能融合モジュールを提案する。
強力なベースラインとして、SIMPLはArgoverse 1と2のモーション予測ベンチマークで高い競争性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T15:07:49Z) - Time-to-Green predictions for fully-actuated signal control systems with
supervised learning [56.66331540599836]
本稿では,集約信号とループ検出データを用いた時系列予測フレームワークを提案する。
我々は、最先端の機械学習モデルを用いて、将来の信号位相の持続時間を予測する。
スイスのチューリッヒの信号制御システムから得られた経験的データに基づいて、機械学習モデルが従来の予測手法より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-24T07:50:43Z) - Compiler-Driven Simulation of Reconfigurable Hardware Accelerators [0.8807375890824978]
既存のシミュレータは、RTLシミュレーションのような低レベルのアプローチと一般的なアプローチの2つの極端である。
本研究は,ハードウェアアクセラレータをモデル化可能なコンパイラ駆動シミュレーションワークフローを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-01T20:31:04Z) - Edge Federated Learning Via Unit-Modulus Over-The-Air Computation
(Extended Version) [64.76619508293966]
本稿では,効率の良いエッジフェデレーション学習を実現するために,UM-AirCompフレームワークを提案する。
ローカルモデルパラメータを同時にアップロードし、アナログビームフォーミングを通じてグローバルモデルパラメータを更新する。
車両間自動運転シミュレーションプラットフォームにおけるUM-AirCompの実装を実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T15:10:22Z) - Machine learning for rapid discovery of laminar flow channel wall
modifications that enhance heat transfer [56.34005280792013]
任意の, 平坦な, 非平坦なチャネルの正確な数値シミュレーションと, ドラッグ係数とスタントン数を予測する機械学習モデルを組み合わせる。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,数値シミュレーションのわずかな時間で,目標特性を正確に予測できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T16:14:02Z) - CSM-NN: Current Source Model Based Logic Circuit Simulation -- A Neural
Network Approach [5.365198933008246]
CSM-NNは、最適化されたニューラルネットワーク構造と処理アルゴリズムを備えたスケーラブルなシミュレーションフレームワークである。
実験によると、CSM-NNはCPU上で動作する最先端のソースモデルベースのシミュレータと比較して、シミュレーション時間を最大6倍に短縮する。
CSM-NNはまた、HSPICEと比較して2%以下の誤差で高い精度のレベルを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-13T00:29:44Z)
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。