Inovația cheie constă în memristori, componente electronice emergente care stochează datele și efectuează calcule în aceeași locație, spre deosebire de computerele convenționale, unde memoria și procesarea sunt separate.

Ce s-a întâmplat?

Această caracteristică servește drept identificator unic de securitate pentru autentificarea dispozitivelor, în timp ce capacitatea de calcul în memorie permite o analiză eficientă a datelor.

Incidentele recente au demonstrat cum atacatorii ar putea manipula de la distanță dozele pompelor de insulină sau exploata vulnerabilități în sute de mii de dispozitive cardiace, subliniind nevoia urgent

Echipa condusă de HKU dezvoltă sistem de păstrare a confidențialității pentru analiza securizată a datelor Edge O echipă de cercetare interinstituţională condusă de profesorul Ngai Wong şi Dr Zhengwu Liu de la Departamentul de Inginerie Electrică şi Calculatoare din Facultatea de Inginerie de la Universitatea din Hong Kong (HKU), în colaborare cu Universitatea Tsinghua şi Universitatea de Ştiinţă şi Tehnologie din Sud, a dezvoltat Autentificare şi Procesare Co-Locate (CLAP), un sistem revoluţionar de conservare a vieţii private care depăşeşte compromisul dintre securitate şi performanţă în dispozitivele de calcul de margine.

Dispozitivele de calcul edge — de la monitoare de sănătate portabile la senzori industriali — se confruntă cu o provocare critică în materie de securitate: cum să protejezi datele sensibile menţinând în acelaşi timp prelucrarea eficientă pe dispozitive.

Sistemul CLAP integrează funcții de autentificare și prelucrare în cadrul unei platforme unificate bazate pe memristor, oferind protecție de securitate critică pentru aplicații care variază de la dispozitive medicale portabile la IoT industrial.

Această inovare abordează vulnerabilități majore în sistemele actuale de calcul de vârf.

Ne îndreptăm spre un viitor în care securitatea nu este un modul suplimentar ci o proprietate intrinsecă a hardware-ului de calcul în sine.„Proiectul a primit sprijin din partea Fundației Naționale de Știință Naturală din China, a Sistemului de Cercetare Tematică și a Fondului General de Cercetare din partea Consiliului Granturilor din Hong Kong SAR, AVNET-HKU Emerging Microelectronics and Ubiquitous Systems (EMUS) Lab și ACCES - AI Chip Center for Emerging Smart Systems, susținută de inițiativa InnoHK a Comisiei pentru Inovare și Tehnologie.

Rezultatele sunt remarcabile, o creștere de 146 de ori mai mare a eficienței energetice și o reducere de aproape 18 ori mai mare decât implementarea convențională. „Această tehnologie reprezintă o etapă importantă în domeniul calculatoarelor sigure,„a menţionat profesorul Wong. „Aceste îmbunătățiri sunt esențiale pentru orice aplicație bazată pe resurse, de la implanturi medicale la senzori industriali IoT.

Dr Liu a explicat: „Explorăm ambele caracteristici simultan.

Ca dovadă a conceptului, cercetătorii au prezentat colectarea securizată a datelor pe electrocardiogramă (ECG) în cadrul monitorizării asistenței medicale, realizând autentificarea dispozitivului cu o zonă sub curba de 99,46% și compresia eficientă a semnalului cu o diferență medie pătratică de 18.67%.

Soluţiile actuale separă securitatea de modulele de analiză şi memoria de unităţile de calcul, creând cheltuieli generale semnificative pentru hardware şi energie — prohibitive pentru aplicaţiile cu margine limitată de resurse.

Integrarea noastră la nivel hardware menține fiabilitatea autentificării și acuratețea computațională fără ineficiențe tradiționale.„Echipa a demonstrat versatilitatea CLAP în diverse activități de prelucrare a informațiilor, inclusiv transformarea discretă a undelor, transformarea discretă a Fourier, senzorii compresați și rețelele neuronale perceptron multiplayer.

Echipa de cercetare include profesorul Ngai Wong, Dr Zhengwu Liu și dl Chenchen Ding de la HKU; profesorul Huaqiang Wu, dr Bohan Lin, profesorul Jianshi Tang, și profesorul Bin Gao de la Universitatea Tsinghua; profesorul Zhongrui Wang de la Universitatea de Știință și Tehnologie de Sud.

Context și impact

Link către lucrare: https://www. science. org/doi/10.1126/sciadv.

ady5485 Despre profesorul Ngai Wong Profesorul Ngai Wong a primit B. Eng. grade în inginerie electrică și electronică de la HKU.

Studiul, intitulat „Privacy-conserving data analysis using a memristor chip with co-located autentification and processing,„a fost publicat în Science Advances. Interesele sale de cercetare includ proiectarea retelei neuronale compacte, calcul-in-memorie (CIM) AI chips-uri, automatizare de design electronic (EDA) si algebra tensor. A fost un profesor de vizite la Universitatea Purdue, West Lafayette, IN, SUA, în 2003.

Este directorul Laboratorului AVNET-HKU Emerging Microelectronics & Ubiquitous Systems (EMUS) lansat în 2025.

În prezent este profesor asociat al Departamentului de Inginerie Electrică și Calculatoare, HKU de la Universitatea de Știință și Tehnologie Electronică din China și de la Universitatea Tsinghua.

Totodată, este coordonatorul unui program de cercetare bazat pe tematica Hong Kong (STR) de 5 ani, intitulat „ReRACE: ReRAM AI Chips on the Edge„(2022-2027) care promovează calculatorul și aplicațiile neuromorfice de nouă generații.

Zhengwu Liu este în prezent un profesor asistent de cercetare cu Departamentul de Inginerie Electrică și Calculatoare, HKU. A primit diploma de B. E.

Interesele sale de cercetare includ computerul neuromorfic bazat pe memristor, cipurile de calcul în memorie și interfețele creier-computer (ICC). Lucrarea sa a fost prezentată de Nature News și selectată ca una dintre cele 10 realizări de cercetare Semiconductor 2025 China. El este, de asemenea, un destinatar al premiului Rising Star, HUANAO China BCI Prize.

A publicat în Nature Electronics, Nature Communications and Science Advances.

Acest material de la organizația/autorul de origine poate fi de natură punct-în-timp și editat pentru claritate, stil și lungime. Ştirile nu iau poziţii instituţionale sau părţi, iar toate punctele de vedere, poziţiile şi concluziile exprimate aici sunt doar cele ale autorului (autorilor).