Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ Recolector de Cienci...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
Recolector de Ciencia Abierta, RECOLECTA
Bachelor thesis . 2021
License: CC BY NC SA
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
Recolector de Ciencia Abierta, RECOLECTA
Bachelor thesis . 2021
License: CC BY NC SA
versions View all 3 versions
addClaim

Disseny i implementació d’una plataforma basada en intel·ligència artificial per a la validació de la robustesa envers atacs de canal lateral en circuits dígitals

Authors: Vila Rodríguez, Míriam;

Disseny i implementació d’una plataforma basada en intel·ligència artificial per a la validació de la robustesa envers atacs de canal lateral en circuits dígitals

Abstract

Aquest Treball de Fi de Grau s’ha dut a terme a l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB). Aquest projecte té com a objectiu la creació d’una plataforma basada en intel·ligència artificial per a la validació de la robustesa envers atacs de canal lateral. Es pretén desenvolupar un software des de zero capaç de realitzar prediccions i classificacions. S’ha fet una recerca dels diferents mètodes estadístics més comuns avui dia i s’ha triat la xarxa neuronal com la més adient per a l’objectiu del projecte. Aquesta s’ha programat mitjançant el llenguatge C degut a la seva gran versatilitat i la facilitat d’arribar a nivells molt baixos dins de la programació. Per tant, poder capçar el complet funcionament de la xarxa neuronal. Aquesta ei- na, s’ha començat a comprovar amb conjunts de dades senzills i cada vegada se n’ha augmentat la complicació per tal d’assolir un nivell de complexitat elevat que permeti a la xarxa fer predic- cions sobre conjunts de dades variatss. La plataforma dona llibertat a l’usuari per ser flexible en els seus paràmetres i així optimitzar-la al màxim per tal d’adaptar-se a cadascun dels conjunts de dades. S’aconsegueix una xarxa programada des de zero que funciona correctament per els diferents conjunts de dades que es presenten tot i que es deixa la porta oberta a optimitzar les dades d’entrenament per a realitzar un atac de canal lateral Al llarg de les pàgines que segueixen, el lector podrà conèixer el procediment seguit en la rea- lització del treball, així com els diferents entrenaments que s’ha realitzat amb els seus resultats. A més a més, a nivell personal, es vol plasmar la idea que una vegada es coneix un llenguatge de programació n’és prou semblant aprendre’n i saber utilitzar a un nivell prou complex un de desconegut.

Country
Spain
Keywords

Neural networks (Computer science), Artificial intelligence, Circuits integrats digitals, Intel·ligència artificial, Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial, Xarxes neuronals (Informàtica), :Informàtica::Intel·ligència artificial [Àrees temàtiques de la UPC], Digital integrated circuits

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
    OpenAIRE UsageCounts
    Usage byUsageCounts
    visibility views 37
    download downloads 118
  • 37
    views
    118
    downloads
    Powered byOpenAIRE UsageCounts
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
visibility
download
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
views
OpenAIRE UsageCountsViews provided by UsageCounts
downloads
OpenAIRE UsageCountsDownloads provided by UsageCounts
0
Average
Average
Average
37
118
Green
Related to Research communities