我院張吉良教授課題組3篇論文被國際頂級會議DAC2023接收

近日，我院張吉良教授課題組系列研究工作被集成電路設計自動化領域的國際頂級會議DAC2023接收。

論文1：近年，Learning parity with noise（LPN）問題被廣泛用于構建多方安全計算與後量子密碼學算法。然而LPN的大規模矩陣在内存和計算單元之間的傳輸産生了顯著的延遲，嚴重影響了計算效率。為解決這一問題，本文面向LPN密碼學設計了名為PIMA-LPN的存内計算加速器。該加速器在執行256比特安全的LPN加/解密算法時，比CPU和FPGA快20.86 ~ 216.8倍。

[1] Lin Ding, Song Bian,Jiliang Zhang*, LIMA-LPN: MRAM-based Logic-in-memory Accelerator for Efficient Learning Parity with Noise Cryptography,In Proceedings of the 60th IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC’23), San Francisco, CA, July 2023.

論文2：隐蔽信道可以繞過系統安全策略以在不允許通信的兩方之間傳輸信息對象。然而，現有隐蔽通道的可移植性差，且往往可通過隔離技術進行緩解。為克服這些局限性，我們首次揭示了一系列基于同步互斥機制（MESM）的隐蔽信道—MES-Attacks，創新性地提出基于合作的信道工作原理，并在Windows和Linux系統中的本地、跨沙盒及跨虛拟機的三種場景下可以分别達到13.105 kb/s、12.383 kb/s和6.552 kb/s的高傳輸率，其中誤碼率都在1％以下。

[2] Chaoqun Shen,Jiliang Zhang*, Gang Qu, MES-Attacks: Software-Controlled Covert Channels based on Mutual Exclusion and Synchronization,In Proceedings of the 60th IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC’23), San Francisco, CA, July 2023.

論文3：基于FPGA的邊緣設備上的真随機數發生器是信息安全的基石，但是面臨吞吐量低、随機序列質量不穩定的問題。我們為FPGA設計了一種具有超高吞吐量和高能效的基于環形振蕩器的真随機數發生器，以僅僅13個Slices的代價，提供超過275 Mbps的随機序列，且無需後處理即可通過NIST SP 800-22和NIST 800-90B測試，并且在最小熵和能效方面顯著優于目前最先進的技術。

[3] Zhaojun Lu, Houjia Qidiao, Qidong Chen, Zhenglin Liu, andJiliang Zhang*, An Ultra High-Throughput and Energy-Efficient TRNG Exploiting Four FPGA-Compatible Ring Oscillators and One Multiphase Sampler,In Proceedings of the 60th IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC’23), San Francisco, CA, July 2023.

DAC會議是集成電路輔助設計領域的國際最頂級會議，迄今已有60年曆史，主要關注芯片、電路以及系統設計的新工具和新方法。近幾年的接收率為20％左右。今年的第60屆DAC學術會議将于7月9日至13日于美國舊金山舉辦，屆時将會吸引衆多科學家、研究者和工業界人士同台交流，為未來的研究提供更多思路和啟發。