目前的研究主题
Post-Quantum密码学
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现代公钥密码学协议的风险被未来大规模量子计算机呈现不安全。Post-quantum密码学使用一些新的算法旨在解决这一挑战基于加密原语,如晶格supersingular椭圆曲线同源,纠错编码,哈希函数、多元方程和零知识证明。我们的目标包括在这个方向硬件加速器设计,优化软件实现和边信道的分析和对策。 相关的出版物:globalfoundries 2019,2019年业务信道,在ISCAS 2020,2020年国际商会,ICCD 2022,SSCMag 2023 |
对加密的数据计算
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安全保护隐私计算涉及执行复杂的操作,如机器学习,图像处理加密数据和数据库管理。这是通过使用加密工具,如同态加密,加密功能,安全多方计算和秘密共享。我们的目标包括在这个方向高性能fpga加速度为云,为边缘设备节能ASIC和新应用程序的演示。 |
低成本的加密和认证
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传统的加密和认证协议往往过于昂贵等超低功耗系统射频识别标签,智能卡和生物医学设备,这不仅严重制约的逻辑区域和权力还片上内存和计算资源。我们的目标包括在这个方向实现轻量级加密和合作设计的协议有效的电路原语。 相关的出版物:GLOBECOM 2017,globalfoundries 2018,JSSC 2019,中金公司2020,SSCMag 2020,cbm 2021,中金公司2022,OJSSCS 2022,中金公司2023 |
边信道攻击和对策
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边信道攻击是一个主要关注嵌入式软件和硬件实现的算法处理秘密信息。这不仅适用于加密还纠错,数字信号处理、机器学习等算法。我们的目标包括在这个方向边信道泄漏的建模和分析和低开销的实施对策。 |
硬件加速器
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不断提高数据处理的要求导致了特定领域的硬件加速器成为现代计算机系统不可缺少的组成部分。这些专门的硬件架构帮助加速机器学习,密码学,生物信息学,量子和其他新兴计算范例。我们的目标包括在这个方向设计和分析低功耗的硬件加速器,area-constrained节能和高性能的应用程序。 相关的出版物:globalfoundries 2018,JSSC 2019,globalfoundries 2019,2019年业务信道,中金公司2021,SSCL 2021,globalfoundries 2022,JSSC 2022 |
安全的机器学习
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最近机器学习理论的发展使得各种使用人工神经网络信号处理应用程序。然而,它们的计算复杂度,边信道安全漏洞和隐私问题,激发了各种新的硬件和软件架构。我们的目标包括在这个方向安全的和有效的机器学习的实现和保护隐私的机器学习。 |
新兴技术
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在内存中处理等新兴技术,芯片上的熵产生和新颖的半导体器件有可能显著扩大硬件加速器的能力。这些新兴电路和建筑技术不仅提高效率,也使新功能。我们的目标包括在这个方向模拟和分析新兴的硬件架构和新的计算应用程序的实现。 相关的出版物:中金公司2022,OJSSCS 2022,中金公司2023 |
量子计算
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基于云计算的量子计算的兴起动机的新研究方向,如量子密码分析,量子密码学,quantum-enhanced机器学习、量子计算机安全和混合quantum-classical计算。我们的目标包括在这个方向量子电路的设计与分析和量子体系结构的映射算法。 相关的出版物:ICCD 2022 |