Implementación de un enfoque de datos paralelos en una función hash ligera para dispositivos IoT
Autores: Sevin, Abdullah
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Implementación de un enfoque de datos paralelos en una función hash ligera para dispositivos IoT
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Internet de las cosas
Funciones hash
Algoritmos ligeros
Paralelismo
Seguridad
Enfoque de datos paralelos.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
El Internet de las Cosas se utiliza en muchas áreas de aplicación en nuestra vida diaria. Asegurar la seguridad de los datos valiosos transmitidos a través de Internet es un desafío crucial. Las funciones hash se utilizan en aplicaciones criptográficas como integridad, autenticación y firmas digitales. Las funciones hash ligeras existentes aprovechan el paralelismo de tareas pero ofrecen una escalabilidad limitada. Existe la necesidad de algoritmos ligeros que puedan utilizar eficientemente plataformas multinúcleo o entornos de computación distribuida con altos grados de paralelización. Con este fin, se aplica un enfoque de datos paralelos a una función hash ligera para lograr un software masivamente paralelo. Se diseña una estructura novedosa adecuada para arquitecturas de datos paralelos, inspirada en la construcción básica de árboles. Además, la función hash propuesta se basa en un cifrado de bloques ligero e integrado de manera transparente en el marco diseñado. La función hash propuesta satisface los requisitos de seguridad, muestra una alta eficiencia y logra un paralelismo significativo. Los resultados experimentales indican que la función hash propuesta se desempeña de manera comparable a la implementación de BLAKE, con una ejecución ligeramente más lenta para tamaños de mensajes grandes pero un rendimiento marginalmente mejor para los más pequeños. Es notable que supera a todos los demás algoritmos evaluados en al menos un 20%, manteniendo una ventaja consistente del 20% sobre Grostl en todos los tamaños de datos. En cuanto al paralelismo, el PLWHF propuesto logra una aceleración de aproximadamente el 40% al escalar de un hilo a dos y del 55% al aumentar a tres hilos. También se han realizado pruebas basadas en Raspberry Pi 4 para aplicaciones de IoT, demostrando la efectividad de la función hash en entornos de IoT con memoria limitada. Las pruebas estadísticas demuestran una precisión de +/-0.004, validan la hipótesis en las pruebas de distribución e indican una desviación de +/-0.05 en las pruebas de colisión, confirmando la solidez del diseño propuesto.
Descripción
El Internet de las Cosas se utiliza en muchas áreas de aplicación en nuestra vida diaria. Asegurar la seguridad de los datos valiosos transmitidos a través de Internet es un desafío crucial. Las funciones hash se utilizan en aplicaciones criptográficas como integridad, autenticación y firmas digitales. Las funciones hash ligeras existentes aprovechan el paralelismo de tareas pero ofrecen una escalabilidad limitada. Existe la necesidad de algoritmos ligeros que puedan utilizar eficientemente plataformas multinúcleo o entornos de computación distribuida con altos grados de paralelización. Con este fin, se aplica un enfoque de datos paralelos a una función hash ligera para lograr un software masivamente paralelo. Se diseña una estructura novedosa adecuada para arquitecturas de datos paralelos, inspirada en la construcción básica de árboles. Además, la función hash propuesta se basa en un cifrado de bloques ligero e integrado de manera transparente en el marco diseñado. La función hash propuesta satisface los requisitos de seguridad, muestra una alta eficiencia y logra un paralelismo significativo. Los resultados experimentales indican que la función hash propuesta se desempeña de manera comparable a la implementación de BLAKE, con una ejecución ligeramente más lenta para tamaños de mensajes grandes pero un rendimiento marginalmente mejor para los más pequeños. Es notable que supera a todos los demás algoritmos evaluados en al menos un 20%, manteniendo una ventaja consistente del 20% sobre Grostl en todos los tamaños de datos. En cuanto al paralelismo, el PLWHF propuesto logra una aceleración de aproximadamente el 40% al escalar de un hilo a dos y del 55% al aumentar a tres hilos. También se han realizado pruebas basadas en Raspberry Pi 4 para aplicaciones de IoT, demostrando la efectividad de la función hash en entornos de IoT con memoria limitada. Las pruebas estadísticas demuestran una precisión de +/-0.004, validan la hipótesis en las pruebas de distribución e indican una desviación de +/-0.05 en las pruebas de colisión, confirmando la solidez del diseño propuesto.