임베디드 시스템에서 민감한 데이터들이 자주 생성, 저장, 처리됨에 따라, 이러한 시스템에서 데이터 기밀성 보장의 필요성이 증가하고 있다. 데이터의 기밀성을 보장하기 위하여 다양한 메모리 암호화 기법이 제안되었지만, 메모리 접근마다 선행되는 암호화 연산의 오버헤드는 심각한 성능 저하를 초래한다. 본 논문에서는 데이터 기밀성을 보장하기 위해 메모리 암호화 기법을 채택한 SPM기반 임베디드 시스템을 위한 새로운 동적 민감성 인지 스크래치패드 메모리(SPM) 할당 기법 및 세 가지 정책들을 제안한다. 민감성 우선(SensitivityFirst, SF) 정책이라 불리는 첫 번째 정책은 암호화가 필요한 민감한 데이터를 최대한 오래 온칩 SPM에 상주시키는 할당 정책으로 메모리 암호화 횟수를 최소화시킨다. 접근 우선(AccessFirst, AF) 정책이라 불리는 두 번째 정책은 민감성과 상관없이 이용률이 높은 데이터를 온칩 SPM에 할당함으로 오프칩 메모리 접근 횟수를 최소화시키는 정책이다. 마지막으로, SF 정책과 AF 정책간의 트레이드오프 관계 분석을 통해 정의된 하이브리드 정책은 메모리 암호화 연산과 오프칩 메모리 접근을 포함한 총 메모리 접근 지연시간을 최소화한다.
Significantly increased use of sensitive data (creating, storing, and manipulating such data) in embedded systems has necessitated strictl and efficient guarantee of the confidentiality of such data. Ensuring confidentiality for every data transfer between on-chip and off-chip memory components has naturally deployed separate cryptographic operations during transfers incurring additional significant costs in memory accesses and performance degradation. We propose a memory management scheme for scratchpad memory (SPM)-based embedded systems where SPMs hold sensitive data with dynamic replacement. The objective of the proposed scheme is to minimize the off-chip memory accesses through careful selection and management of sensitive data to be allocated onto SPM. Three different policies are proposed: First, SensitivityFirst, retains sensitive data in on-chip SPM as long as possible, thereby minimizing the number of cryptographic operations. Second, AccessFirst, allocates data with high utilization to on-chip SPM and thereby reduces the number of off-chip memory accesses. Finally, the Hybrid policy which is defined through the trade-off between SF and AF minimizes the overall latency of memory accesses including cryptographic operations and off-chip memory accesses.
