HYPERLOCK：忆阻器交叉阵列中的内存超维加密
密码学与安全
2022-01-28 v1 新兴技术
机器学习
摘要
我们提出一种基于忆阻器交叉阵列、二值超向量与神经网络的新型密码学架构。利用忆阻器交叉阵列的随机性与不可克隆性，以及二值超向量与神经网络的容错性，该算法在忆阻器交叉阵列仿真上的实现成为可能。我们证明，随着二值超向量维度的增加，忆阻器电路中的非理想性可被有效抑制。在受控的精细交叉阵列非理想性水平下，忆阻器电路的噪声可用于加密数据，同时能被神经网络充分解读以解密。我们将该算法应用于图像密码学作为概念验证，并用于文本加/解密，尽管存在交叉阵列噪声，解密准确率达 100%。我们的工作展示了将忆阻器交叉阵列用作密码学中不可克隆随机编码单元、叠加于其现有向量-矩阵乘法加速器件功能之上的潜力与可行性。
引用
@article{arxiv.2201.11362,
title = {HYPERLOCK: In-Memory Hyperdimensional Encryption in Memristor Crossbar Array},
author = {Jack Cai and Amirali Amirsoleimani and Roman Genov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.11362},
year = {2022}
}
备注
Accepted to IEEE ISCAS 2022