Non-volatile memories (NVMs) offer negligible leakage power consumption, high integration density, and data retention, but their non-volatility also raises the risk of data exposure. Conventional encryption techniques such as the Advanced Encryption Standard (AES) incur large area overheads and performance penalties, motivating lightweight XOR-based in-situ encryption schemes with low area and power requirements. This work proposes an ultra-dense single-transistor encrypted cell using ferroelectric FET (FeFET) devices, which, to our knowledge, is the first to eliminate the two-memory-devices-per-encrypted-cell requirement in XOR-based schemes, enabling encrypted memory arrays to maintain the same number of storage devices as unencrypted arrays. The key idea is an in-memory single-FeFET XOR scheme, where the ciphertext is encoded in the device threshold voltage and leverages the direction-dependent current flow of the FeFET for single-cycle decryption; eliminating complementary bit storage also removes the need for two write cycles, allowing faster encryption. We extend the approach to multi-level-cell (MLC) FeFETs to store multiple bits per transistor. We validate the proposed idea through both simulation and experimental evaluations. Our analysis on a 128x128-bit array shows 2x higher encryption/decryption throughput than prior FeFET work and 45.2x/14.12x improvement over AES, while application-level evaluations using neural-network benchmarks demonstrate average latency reductions of 50% and 95% compared to prior FeFET-based and AES-based schemes, respectively.


翻译:非易失性存储器(NVM)具有可忽略的漏电功耗、高集成密度和数据保持能力,但其非易失性也带来了数据暴露的风险。传统加密技术如高级加密标准(AES)会产生较大的面积开销和性能损失,这促使了具有低面积和低功耗需求的轻量级基于XOR的原位加密方案的发展。本研究提出了一种采用铁电场效应晶体管(FeFET)器件的超密集单晶体管加密单元,据我们所知,这是首个在基于XOR的方案中消除了每个加密单元需要两个存储器件的要求,使得加密存储器阵列能够保持与未加密阵列相同数量的存储器件。其核心思想是一种内存内单FeFET XOR方案,其中密文编码在器件阈值电压中,并利用FeFET的方向依赖性电流进行单周期解密;消除互补位存储也省去了两个写入周期的需求,从而实现更快的加密。我们将该方法扩展到多级单元(MLC)FeFET,以在每个晶体管中存储多个比特。我们通过仿真和实验评估验证了所提出的方案。在128x128位阵列上的分析表明,加密/解密吞吐量比先前的FeFET工作提高了2倍,比AES提高了45.2倍/14.12倍,而使用神经网络基准测试的应用级评估显示,与先前基于FeFET和基于AES的方案相比,平均延迟分别降低了50%和95%。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR2024】ViewDiff: 3D一致的图像生成与文本到图像模型
专知会员服务
30+阅读 · 2024年3月10日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知会员服务
40+阅读 · 2022年2月28日
【AAAI2021】“可瘦身”的生成式对抗网络
专知会员服务
13+阅读 · 2020年12月12日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
LibRec 每周算法:DeepFM
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2017年11月6日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
18+阅读 · 2024年12月27日
Arxiv
176+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
501+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
27+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:30
多智能体协作机制
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:26
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
9+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
7+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
14+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
5+阅读 · 4月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员