Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
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Browsing Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones by browse.metadata.evaluator "Ardila Ochoa, Javier Ferney"
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Item Cuantización de parámetros con A-Connect(Universidad Industrial de Santander, 2022-04-01) Centeno Ochoa, Andrés Felipe; Hernández Ríos, Luis Alejandro; Roa Fuentes, Elkim Felipe; Ardila Ochoa, Javier Ferney; Moya Baquero, Juan SebastiánLos algoritmos de aprendizaje profundo logran una alta precisión de clasificación a expensas de un costo de cálculo significativo: los resultados se obtienen utilizando grandes conjuntos de entrenamiento y modelos grandes. Una red neuronal muy profunda normalmente involucra muchas capas con millones de parámetros, lo que hace que el almacenamiento del modelo de red sea extremadamente grande. Esto prohíbe el uso de redes neuronales profundas en hardware con recursos limitados, especialmente teléfonos móviles u otros dispositivos integrados. A-Connect es una metodología de entrenamiento estadístico de redes neuronales que mejora la resiliencia de las redes neuronales analógicas frente a la variabilidad estocástica. Esta metodología también demostró funcionar para la cuantificación de parámetros cuando se usa para pesos binarios. Ya se desarrolló una biblioteca A-Connect en un proyecto anterior de pregrado usando API existentes como Keras y TensorFlow. En este documento, presentamos una extensión de la biblioteca A-Connect para que pueda implementarse para diferentes niveles de cuantificación de parámetros, lo que permite la utilización de la metodología para la cuantificación en aplicaciones de mayor precisión en hardware con recursos limitados. Mostramos los resultados para la biblioteca desarrollada usando una red neuronal Fully-connected y algunas arquitecturas más comunes de Red Neural Convolucional (CNN). Trabajamos con los conjuntos de datos MNIST y CIFAR-10. Además, presentamos una implementación de FPGA con pesos y sesgos binarios utilizando A-Connect.Item Implementation and analysis of the post-quantum algorithm NTRU Prime on an FPGA(Universidad Industrial de Santander, 2023-11-02) Marín Mojica, Josue Kaleb; Salamanca Becerra, William Alexander; Fajardo Ariza, Carlos Augusto; Garcia Arenas, Hans Yecid; Ardila Ochoa, Javier FerneyAsí como la tecnología avanza a un paso rápido, también lo hace la necesidad de mantener comunicaciones seguras. Los computadores actuales tienen una defensa eficiente contra ataques cibernéticos gracias a los algoritmos criptográficos, pero, el riesgo a la seguridad de los datos es cada vez más fuerte, especialmente en la era de los computadores cuánticos los métodos de encriptación actuales están en riesgo de ser comprometidos. Por lo tanto, últimamente se ha visto la necesidad de revisar nuevos algoritmos capaces de soportar ataques de este estilo. A estos se les da el nombre de algoritmos post-cuánticos. Teniendo en cuenta lo anterior, debido a que los computadores cuánticos representan un posible problema de seguridad, los algoritmos post-cuánticos han ganado bastante interés en los últimos años, tanto así que National Institute of Standards and Technology (NIST) de Estados Unidos creó un concurso con el fin de estandarizarlos. Este concurso cuenta con tres fases ya realizadas, actualmente entrando a la cuarta, y entre los finalistas de la fase tres se encontró NTRU PRIME, siendo este, el algoritmo a estudiar e implementar en el marco de este proyecto. NTRU PRIME es una derivación de un algoritmo post-cuántico llamado NTRU; ambos están basados en anillos algebraicos, siendo la principal diferencia, como el nombre lo dice, que NTRU PRIME se asegura de usar números primos para la mayor parte de sus parámetros. Este algoritmo fue inicialmente propuesto en 2016 y se vio como una buena alternativa a NTRU debido a la reducción del campo de ataque que tiene a comparación con su original. Con lo anterior en mente, con la amenaza constante de la computación cuántica es más importante que nunca seguir investigando algoritmos post-cuanticos, la seguridad de nuestros datos es más importante en esta nueva era y la implementación de estos algoritmos es un paso en la dirección correcta para asegurarse de la seguridad y confiabilidad de nuestra información teniendo al frente al campo de la computación cuántica avanzando a paso rápido. Por esto en este proyecto se estudiará el comportamiento de NTRU PRIME en una FPGA para poder ayudar al entendimiento de este algoritmo y, a su vez, revisar que tan útil seria en una implementación de este estilo a comparación con otras ya realizadas anteriormente