Nesnelerin İnterneti (IoT) hızla genişleyen dünyasında güvenlik kritik bir endişe kalır. Daha fazla cihaz ağlara bağlanır, veri bütünlüğüne ve gizliliğini korumak temel alır. Geleneksel kriptografik yöntemler, etkin olarak, genellikle ağır hesaplama ve enerji yüklerini kaynak tabanlı yaklaşımlara yüklerken, düşük seviyeli bir şekilde veri bütünlüğüne sahip olunmasını sağlar.IngPC-sepsiyonel sensörleri, bu düğümleri düzeltmek için umut verici çözümler sunar.Ingörüntüleri ve şifreleri inceleyerek, bu düzeltme ve şifreleme tekniklerini incelemeyi sağlar.Internal kriptografik yöntemlerine doğrudan erişim sağlar.In the physical the physical the dynamic component of communication, and reliable approach can same by help data and privacy without the performanceu

IoT Security Landscape

Nesnelerin interneti, milyarlarca cihaz, akıllı ev termostatları endüstriyel kontrol sistemlerine yayılıyor. Bu cihazlardan çoğu sert elektromanyetik ortamlarda çalışır, sınırlı bant genişliğinden muzdarip ve son derece güç kullananlar için son derece güç kısıtlayıcıdır.Ayrıca, yanlış okumalar, yanlış algılamalar, tekrarlamalar ve cihaz yönlendirmeleri ile ilgili olarak, her iki kez de doğrulama katmanın yanı sıra, fiziksel kontrol noktalarının da doğrulanması ve doğrulayıcıların düzeltilmesine yol açabilir.

LDPC Kodlarını Anlamak

Düşük Boyut Parity-Check (LDPC) kodları, lineer bir hata kayıt algoritmalarının sınıflandırılmasıdır (örneğin Robert Gallager tarafından 1963 MIT doktora tezinde tanıtıldı.Onlar, uzun bir süre sonra, LDPC kodları orta-1990larda yeniden keşfedildi ve USB-S2, Wi-Fi gibi) algoritmaların da dahil olmak üzere modern iletişim standartlarına göre fark edilir.

LDPC Kodları Nasıl Çalışır

Bir LDPC kodu, bir parity-check matrix H of Dimension (n-k) × n tarafından tanımlanır, n kod sözcüğü uzun ve k the message long.The matrix is sparse: the number of nonzero entries grow linely with n, not quadratical. Encoding, a jeneratörü ile elde edilen mesajı doğrulayan bir matrisle çarpabilir ve belirli kodlar için O(n) olabilir.Decoding uses a Tanner grafiği representation with nodes (bits) and check nodes (kons)

IoT Cihazlarında Yanlışlama için LDPC

IoT cihazları genellikle müdahale ile ortamlarda çalışır, veri yolsuzluklarına yol açar. Örneğin, akıllı bir tarım ağında, alanlarda bulunan toprak sensörlerinin düzeltilmesine yardımcı olur, düşük güç radyosu (örneğin, LoRa veya NB-IoT) için gerekli olan değişiklikleri azaltır.

Diğer Hata-Correction Kodlarla Karşılaştırma

Reed-Solomon (RS) gibi klasik blok kodları, tam olarak paralel olarak uygulanabilir ve Galois alanı arithmetic gerektirir, bu da hesaplamalı olarak pahalı. Turbo kodları, güçlü iken, PC LD decoders'un daha düşük karmaşık hale getirilmesi ve analog LDPC kodları tanıtılması zor olan mimarileri vardır - özellikle de yarı-dönüşümlü LDPC kodları, bir tatlı nokta sunar: tam olarak paralel hale getirilebilir, 80.000'ye yakın performans elde edilebilir ve öngörülebilir bir şekilde genişletilebilir.In IoT, have dekoder architectures that are difficult to parallelize and can introduce important latency- Çevrimsel LDPC kodları - özellikle devr

Enerji Koruma için Adaptasyon

LDPC kodları tarafından sunulan güvenilirlik, enerji tüketimine karşı dengeli olmalıdır. Uzun kodlar ve daha fazla kod, enerji azaltımı sağlar, ancak aynı zamanda güç kullanımı. Adaptif kodlama programları, IoT cihazlarının kendi kodu oranları arasında geçiş yapmasına izin verir (örneğin, 3 ila 1/2) kanal koşullarına göre.

LDPC Encryption Teknikleri

Hata düzeltmesinin ötesinde, LDPC kodları, veri güvenliğini güçlendirmek için şifreleme şemalarına entegre edilebilir. Matematiksel özellikleri, klasik McEliece kriptosisteminin temelini etkin bir şekilde geri yüklemeye karşı korumalıdır.

LDPC-Based McEliece for Light Encryption

Geleneksel McEliece, Goppa kodlarını yüzlerce kilobaytın anahtar uzunluğuyla kullanıyor - çok büyük kod bir saldırgana etkin bir şekilde yoğunlaştığı için, “QC-MDPC” (Quasi-Cyclic Moderate Influence Parity-Check) kriptosistemi için, NIST sonrası standart şifreleme sürecindeki bir hata yöntemiyle, doğrulayıcının kullanımı için iki aşamalı bir yaklaşıma sahip.

LDPC ile fiziksel katman güvenliği

Başka bir yenilikçi teknik fiziksel katman güvenliğidir, kanal gürültüsünün kendisini güvenli bir iletişim kurmak için kullanılır. LDPC kodları sadece yasal kartal-check matrisi ve zamanlamayı bilen, doğru bir eavesdrop ile doğru bir kanala ihtiyaç duyabileceği bir alandır.Bu yaklaşım özellikle de yayın IoT senaryolarına yönelik olarak, bir sistem daha yüksek bir koda sahip değildir.

LDPC tabanlı güvenlik için avantajları IoT için

  • [FONT:0]Efficiency:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:0))[[Dönetici:0))) Yeterlik:[Döneticileri, en küçük mikro kontrolleri bile uygun hale getirebiliyor.
  • [FONT:0)Robustness:[Dönetici:[Dönetici] Gürültülü iletişim kanallarına karşı dayanıklılık geliştirirler, yeniden yüklemeyi azaltırlar. patlamalı hata ortamları, geçici LDPC kodları tüm paketleri yanlış bir şekilde bozabilir.
  • [FONT:0) Güvenlik:[Dönetici: 0 3) Şifrelemede kullanılan zaman, LDPC kodları potansiyel saldırganlar için ekstra bir karmaşıklık katmanı ekler. Kod tabanlı kriptosistemler kuantum bilgisayar saldırılarına karşı dirençli olduğuna inanılıyor, onları uzun ömürlü IoT cihazları için gelecekteki kırılgan bir seçim olarak konumlandırıyor.
  • [FONT:0]Scalability:[Dönetici:[Dönetici:0)[FONT=0) Farklı uygulamalarla, yüksek sıcaklık okumalarına göre optimize edilebilir. Kod parametreleri (block tall, rate, degree distribution) farklı uygulamalarla eşleştirilebilir.
  • [FONT:0]Dual Fonksiyonellik:[Dönetici:[Dönetici:[DDDD) Tek bir LDPC motoru hem hata düzeltmesi hem de şifreleme / şifrelenme, kurtarma alanı ve gücü ayrı bloklarla kıyaslanabilir. Bu, özellikle de IoT modülleri için tasarımlarda değerlidir.

Pratik Uygulamayı Değerlendirme

LDPC tabanlı güvenlik gerçek IoT ürünleri için dikkatli donanım-yukanlık co-design gerektirir.Decoding iterations run power: Her iteration birkaç ek-kompare-select işlemi içerir.In batarya cihazları için, 10-15'e kadar sınırlamak ve parity checks enerjiyi azaltıldığında erken sonlandırmak gerekir. ek olarak, kod oranı seçimi her iki güvenlik ve güvenilirlik de içerir.In kapsamlı bir kodlama planında, hata oranı (kullanıcı için kullanılır)

Meydanlar ve Gelecek Yollar

LDPC tabanlı teknikler birçok fayda sunarken, zorluklar devam ediyor. Bu kodların uygulanması, küçük geçişli devreleri kullanarak matrixin stabilizasyonuna izin vermek için dikkatli bir tasarım gerektirir. Başka bir meydan okuma, kanal saldırıları için bile: sadece birkaç kilobaytlı cihazlar için endişe verici bir endişe olabilir. ancak, yarı iletkenler, baskı sistemleri kullanarak.

Future araştırma, LDPC algoritmalarının düşük güç cihazları için optimize etmeyi ve bunları mevcut IoT güvenlik çerçevelerine sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi amaçlamaktadır. Anahtar yönler şunları içerir:

Kuantum-Güvenli Kriptografi

LDPC tabanlı kriptosistemleri, performans olmadan bu yeni ilkelleri desteklemek için önemli adaylardır. NIST standart kod tabanlı şifreleme (önetici McEliece veyaMD-MDPC) endüstriyel IoT yığınına göre incelenecektir.

5G ve LPWAN ile entegrasyon

3GPP, 5G NR veri kanalları için zaten standartlaşmış LDPC'ye sahiptir. Bunu mMTC için kontrol kanalına uzatarak, LoRaWAN gibi LPWAN teknolojileri için, özel LDPC modları mevcut ağ geçitleri için bir yükseltme yolu sağlayabilir.

Adaptif LDPC için Makine Öğrenme

Dondurucu öğrenme ajanları LDPC parametrelerini (kolay oranı, iterasyon sayımı, güç tahsisi) kanal durumuna ve enerji bütçelerine dayanarak gerçek zamanlı olarak ayarlayabilirler. İlk deneyler, bu tür ajanların hedef hataların devam ederken% 15 enerji tasarrufunu elde edebileceğini göstermektedir.

Donanım Acceleration

ARM Cortex-M sınıf cihazlarının özelleştirilmiş LDPC işleyiciler ortaya çıkıyor. Xilinx ve Intel gibi şirketler, Gbps'de 1 mW altında faaliyet gösteren LDPC IP çekirdeklerini sunar ve batarya destekli kenar ağ geçitleri için uygulanabilir hale getirirler.

IoT büyümeye devam ettikçe, LDPC gibi gelişmiş hata düzeltme ve şifreleme yöntemleri, bağlantılı cihazlar ve verileri korumak için hayati öneme sahip olacaktır. Bu teknikleri birleştirmek gelecekte daha güvenli ve güvenilir bir IoT ekosistemi vaat ediyor. Enerjiye dayanıklı donanımın yakınlığı, kuantum-tipik kriptografinin yakınlaşması ve adaptif algoritmaların bir sonraki nesilde bir rol oynayacaktır.

Daha fazla okuma için, [[0) <24|Kutsal Kriptografi Projesi[Dönetici:0)[Dönetici:0)) ve IoT için fiziksel katman güvenliği ).