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Thesis defence of Pietro Inglese (AMfoRS team): Exploration of security threats in In-Memory Computing Paradigms

Thesis defence / AMfoRS

On December 7, 2023

Pietro INGLESE - AMfoRS team

Composition of the jury

Giorgio DI NATALE - Thesis director - Research director - CNRS - TIMA Grenoble (France)
Elena-Ioana VATAJELU - Co-thesis director - Research project manager - CNRS - TIMA Grenoble (France)
Alberto BOSIO - Rapporteur - Full professor - Ecole Centrale de Lyon, INL (France)
Jean-Michel PORTAL - Rapporteur - Full professor - IM2NP - Aix-Marseille University (France)
Marie-Lise FLOTTES - Examinator - Research project manager - CNRS - LIRMM Montpellier (France)
Vincent BEROULLE - Examinator - Full professor - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP) - LCIS Valence (France)
Arnaud VIRAZEL - Guest - Full professor - LIRMM - Université de Montpellier (France)
Bastien GIRAUD - Guest - Full professor - CNRS - LIRMM Montpellier (France)

Exploration of security threats in In-Memory Computing Paradigms
Cryptography, In-memory computing, hardware security

Computing in Memory is a groundbreaking concept that involves performing computations directly within the memory itself, eliminating the need to transfer data back and forth between the memory and CPU. This approach deviates from the traditional Von Neumann architecture, aiming to overcome its limitations and bottlenecks, ultimately driving technological advancement. Various Computing in Memory solutions leverage existing memory technologies, capitalizing on memory's physical attributes, organization, peripheral components, and control logic. These paradigms enable logic and arithmetic operations within the memory, significantly reducing latency and energy consumption by eliminating data transfers to the CPU. Furthermore, they pave the way for enhanced parallelism through dense arrays of memory elements that support computation. The thesis explores the potential of memristive-based memories to redefine the integration of logic and memory. The research delves into different Logical-In-Memory (LiM) implementations, analyzing their advantages and disadvantages, with a particular focus on security considerations. The primary objective is to synthesize a range of Boolean operations within the LiM framework efficiently, from basic 2-bit operations to the Full Adder. Simultaneously, the thesis introduces a Simulation and Analysis environment to support parallel simulations and Design Space Exploration. The research work compares various LiM technologies in terms of memory resource requirements and the number of operations needed to implement fundamental Boolean functions. These preliminary findings highlight the potential of memristive-based LiM technologies, but they also emphasize the importance of the respect of electrical characteristics and operation times. To gain a deeper understanding of LiM solutions, we developed a toolkit to easily analyze electrical behavior, generate netlist inputs, run Cadence simulations, and collect simulation data. Thanks to this automatic tool, we revealed some weaknesses of certain solutions, particularly concerning deviations in output memristor resistance from ideal values. The research explored therefore operations under non-ideal conditions, focusing on the role of input memristor resistance in determining correct operation ranges. It highlights the potential for incorrect results when chaining operations, especially from non-ideal inputs, prompting the consideration of refresh cycles for stability. The thesis also explored security properties of such LiM solutions, by looking at side-channel and fault analyses. The study revealed several vulnerabilities, mainly due to the large resistive difference between low-resistance states (LRS) and high-resistance states (HRS), and the lack of robustness when operations are performed under non-ideal conditions. In summary, the research explores the exciting possibilities of memristive-based LiM, offering insights into their potential, but also showing their limits and vulnerabilities.

Exploration des menaces de sécurité dans les paradigmes de calcul en mémoire
Computation en mémoire, cryptographie, sécurité matérielle

Le calcul en mémoire est un concept révolutionnaire qui consiste à effectuer des calculs directement dans la mémoire elle-même, éliminant ainsi la nécessité de transférer des données entre la mémoire et l'unité centrale. Cette approche s'écarte de l'architecture Von Neumann traditionnelle et vise à en surmonter les limites et les goulets d'étranglement, pour finalement favoriser le progrès technologique. Diverses solutions de calcul en mémoire exploitent les technologies de mémoire existantes, en capitalisant sur les attributs physiques, l'organisation, les composants périphériques et la logique de contrôle de la mémoire. Ces paradigmes permettent d'effectuer des opérations logiques et arithmétiques au sein de la mémoire, ce qui réduit considérablement la latence et la consommation d'énergie en éliminant les transferts de données vers l'unité centrale de traitement. En outre, ils ouvrent la voie à un parallélisme accru grâce à des réseaux denses d'éléments de mémoire qui prennent en charge le calcul. La thèse explore le potentiel des mémoires à base de memristors pour redéfinir l'intégration de la logique et de la mémoire. La recherche plonge dans différentes implémentations de Logique en Mémoire (LiM), analysant leurs avantages et leurs inconvénients, en mettant particulièrement l'accent sur les aspects de sécurité. L'objectif principal est de synthétiser efficacement une gamme d'opérations booléennes. Parallèlement, la thèse introduit un environnement de simulation et d'analyse pour permettre les simulations parallèles et le design exploration. Le travail de recherche compare diverses technologies LiM en termes de besoins en ressources mémoire et du nombre d'opérations nécessaires pour mettre en œuvre des fonctions booléennes fondamentales. Ces résultats préliminaires mettent en lumière le potentiel des technologies LiM à base de memristors, tout en soulignant l'importance du respect des caractéristiques électriques et des temps d'opération. Pour mieux comprendre les solutions LiM, nous avons développé une boîte à outils permettant d'analyser facilement le comportement électrique, de générer des entrées de netlist, d'exécuter des simulations Cadence et de recueillir des données de simulation. Grâce à cet outil automatisé, nous avons révélé certaines faiblesses de certaines solutions, en particulier en ce qui concerne les écarts de résistance des memristors par rapport aux valeurs idéales. La recherche a donc exploré les opérations dans des conditions non idéales, en mettant l'accent sur le rôle de la valeur de la résistance initiale du memristor dans la détermination des plages d'opération correctes. Elle met en évidence le risque d'obtenir des résultats incorrects lors de l’enchainement d'opérations, en particulier à partir de valeurs initiaux non idéaux des memristors, ce qui incite à envisager des cycles de rafraîchissement pour la stabilité des opérations. La thèse a également exploré les propriétés de sécurité de ces solutions LiM, en examinant les analyses des canaux auxiliaires et des attaques en fautes. L'étude a révélé plusieurs vulnérabilités, principalement dues à la grande différence de résistance entre les états de faible résistance (LRS) et les états de haute résistance (HRS), ainsi qu'au manque de robustesse lorsque les opérations sont effectuées dans des conditions non idéales. En résumé, la recherche explore les possibilités de la technologie LiM à base de memristors, en offrant des perspectives sur leur potentiel, tout en montrant également leurs limites et leurs vulnérabilités.

Date

On December 7, 2023
Complément date

07/12/2023 - 14:00

Localisation

Complément lieu

TIMA Laboratory - Room T312 + Zoom link (below)

Pietro Inglese is inviting you to a scheduled Zoom meeting.
Topic: Pietro Inglese's Thesis Defense
Time: Dec 7, 2023 02:00 PM Paris
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Passcode: 583381
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Submitted on September 11, 2023

Updated on December 5, 2023