Approximate Computing Survey, Part I: Terminology and Software & Hardware Approximation Techniques

The rapid growth of demanding applications in domains applying multimedia processing and machine learning has marked a new era for edge and cloud computing. These applications involve massive data and compute-intensive tasks, and thus, typical computing paradigms in embedded systems and data centers are stressed to meet the worldwide demand for high performance. Concurrently, the landscape of the semiconductor field in the last 15 years has constituted power as a first-class design concern. As a result, the community of computing systems is forced to find alternative design approaches to facilitate high-performance and/or power-efficient computing. Among the examined solutions, Approximate Computing has attracted an ever-increasing interest, with research works applying approximations across the entire traditional computing stack, i.e., at software, hardware, and architectural levels. Over the last decade, there is a plethora of approximation techniques in software (programs, frameworks, compilers, runtimes, languages), hardware (circuits, accelerators), and architectures (processors, memories). The current article is Part I of our comprehensive survey on Approximate Computing, and it reviews its motivation, terminology and principles, as well it classifies and presents the technical details of the state-of-the-art software and hardware approximation techniques.Comment: Under Review at ACM Computing Survey

Revised reference model

This document contains an update of the HIDENETS Reference Model, whose preliminary version was introduced in D1.1. The Reference Model contains the overall approach to development and assessment of end-to-end resilience solutions. As such, it presents a framework, which due to its abstraction level is not only restricted to the HIDENETS car-to-car and car-to-infrastructure applications and use-cases. Starting from a condensed summary of the used dependability terminology, the network architecture containing the ad hoc and infrastructure domain and the definition of the main networking elements together with the software architecture of the mobile nodes is presented. The concept of architectural hybridization and its inclusion in HIDENETS-like dependability solutions is described subsequently. A set of communication and middleware level services following the architecture hybridization concept and motivated by the dependability and resilience challenges raised by HIDENETS-like scenarios is then described. Besides architecture solutions, the reference model addresses the assessment of dependability solutions in HIDENETS-like scenarios using quantitative evaluations, realized by a combination of top-down and bottom-up modelling, as well as verification via test scenarios. In order to allow for fault prevention in the software development phase of HIDENETS-like applications, generic UML-based modelling approaches with focus on dependability related aspects are described. The HIDENETS reference model provides the framework in which the detailed solution in the HIDENETS project are being developed, while at the same time facilitating the same task for non-vehicular scenarios and application

Secure GPS clock synchronization in smart grids

Tese de mestrado, Segurança Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015As smart grids resultaram da integração da rede elétrica atual no mundo digital. Isso traz várias vantagens às redes elétricas, como uma instalação, configuração e manutenção mais simples e eficiente, mas também a fácil integração na rede de novas tecnologias. Enquanto as redes elétricas continuam a crescer em dimensão e complexidade, elas tornam-se mais importantes para a sociedade e subsequentemente mais sujeitas a ataques distintos. Alguns dos objetivos mais importantes da smart grid são: acomodar uma grande variedade de tecnologias de produção de eletricidade como a eólica, solar e geotérmica; ser resiliente a ataques físicos e ciber-ataques; ter mecanismos de deteção, análise e resposta automática a incidentes; dar mais poder ao consumidor final sobre como e quando a energia pode ser comprada ou consumida. Para implementar actividades relacionadas com a monitorização do estado da smart grid, vários componentes especializados são geograficamente distribuídos pela rede. Um dos dispositivos críticos é o Phase Measurement Unit (Unidade de Medição de Fase) (PMU). Este dispositivo é usado para estimar o estado da smart grid num determinado momento, recolhendo várias métricas sobre a qualidade do sinal elétrico. Para se conseguir criar uma imagem geral da rede inteira, todos estes dispositivos necessitam de ser sincronizados no tempo, assegurando assim que as medições são efetuadas aproximadamente no mesmo instante. A sincronização do tempo desempenha um papel crucial na estabilidade e no funcionamento correto de todos os componentes da smart grid. Dada a importância da sincronização de tempo, e a falta de qualquer tipo de proteção nas soluções atuais, este sistema torna-se num alvo potencial para atacantes. Em conformidade com os standards, a precisão dos relógios dos PMU’s devem ter um erro máximo na ordem dos 30 µs. Isso garante que a informação recolhida sobre o estado da smart grid é válida. Hoje em dia este requisito é satisfeito usando equipamentos GPS em cada sítio onde se encontra um PMU. Quando o GPS foi concebido, não se pensou que podia vir a ter o sucesso e o impacto atual e, portanto, assegurar a sua segurança não foi um ponto importante. Ao longo do tempo passou a ser usado em infraestruturas críticas, o que introduz eventuais problemas graves de segurança. As smart grids são uma destas estruturas críticas onde o GPS está a ser usado sem qualquer tipo de proteção. Atualmente existe também uma versão segura do GPS que é empregue pelas forças militares. Os dispositivos que conseguem decifrar este sinal só estão disponíveis ao exército. Por além disso, todos os detalhes sobre o funcionamento do algoritmo de cifra são mantidos em segredo. Ao longo dos anos foram desenvolvidos vários tipos de ataques ao GPS. O mais básico é o Blocking que consiste simplesmente em impedir a comunicação entre a antena do recetor e o sinal GPS. Isso pode ser conseguido de uma maneira tão simples como tapar a antena com um bocado de metal. Um ataque que tenta também quebrar a ligação com o satélite é o Jamming. A ideia deste ataque é introduzir ruído suficiente para que o recetor não consiga distinguir o sinal original. Estes dois tipos de ataques só conseguem perturbar o funcionamento do recetor GPS. Um tipo de ataque mais potente é o Spoofing. Este ataque consegue modificar o sinal original vindo do satélite de forma a enganar o recetor. Assim é possível fazer com que o recetor GPS mostre uma posição¸ ou tempo incorretos. Nesta dissertação também foi analisada uma evolução deste ataque que tem como alvo a alteração ilegítima dos dados contidos no sinal. Isso pode fazer como que o recetor falhe ou deixe de poder ser usado. Os algoritmos de sincronização de relógios existentes hoje em dia, nomeadamente o Network Time Protocol (NTP) e o Precision Time Protocol (PTP), não são suficientemente robustos, em termos de segurança ou precisão, para serem utilizados na smart grid. O NTP foi concebido para a sincronização de relógios em redes de grande escala mas não consegue fornecer a precisão necessária para os requisitos da smart grid. Por outro lado temos o PTP que consegue atingir uma precisão na ordem dos nanosegundos em certas condições, mas é muito sensível a atrasos e oscilações na rede. Isso faz com que o PTP só consiga garantir uma precisão de tempo na ordem dos nanosegundos em redes de pequena escala. A smart grid usa uma rede de alta velocidade com relativamente pouco tráfego, o que torna o PTP uma possível solução para algumas partes dessa rede. Em termos de segurançaa, o PTP não está preparado para ser utilizado num ambiente tão crítico como a smart grid, sendo suscetível a ataques. O foco desta investigação é encontrar um algoritmo resiliente a faltas, capaz de satisfazer os requisitos de sincronização de tempo necessários para o correto funcionamento da smart grid. Foi desenvolvida uma solução baseada no PTP, que consegue cumprir os requisitos de precisão temporal na smart grid e também consegue mitigar todos os tipos de ataques ao GPS que foram identificados. Para além disso, a solução também permite reduzir o número de recetores de GPS necessários para o funcionamento correto da smart grid.Smart grids resulted from the integration of computer technologies into the current power grid. This brings several advantages, allowing for a faster and more efficient deployment, configuration and maintenance, as well as easy integration of new energy sources (e.g., wind and solar). As smart grids continue to grow in size and complexity, they become subject to failures and attacks from different sources. Time synchronization plays a crucial role in the stability and correct functioning of many grid components. Considering how sensitive time synchronization is, the tight restrictions imposed for correct operation and the lack of any kind of protection, makes this service a potential prime target for attackers. Today most of the time synchronization requirements are met using relatively expensive GPS hardware placed in some locations of the smart grid. When GPS was first devised, nobody could have predicted the success and the impact that it would have and therefore, security was never an important concern. Through the years, it slowly gained entrance into more critical systems, where it was never intended to be used, which can lead to serious security problems. The smart grid is just one of these critical systems where GPS is being employed without any kind of protection. The focus of this research is trying to solve this problem, by proposing a more secure and robust clock synchronization algorithm. A solution based on the Precision Time Protocol (PTP) was developed that manages to fulfill the time synchronization requirements of the smart grid and is also capable of mitigating all types of identified GPS attacks. As an added benefit, the solution may also reduce the number of GPS receivers necessary for the correct operation of the smart grid, contributing to decrease costs