KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.5171-5189
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2016
With the popularity of cloud computing, many data owners outsource their graph data to the cloud for cost savings. The cloud server is not fully trusted and always wants to learn the owners' contents. To protect the information hiding, the graph data have to be encrypted before outsourcing to the cloud. The adjacent vertex search is a very common operation, many other operations can be built based on the adjacent vertex search. A boolean adjacent vertex search is an important basic operation, a query user can get the boolean search results. Due to the graph data being encrypted on the cloud server, a boolean adjacent vertex search is a quite difficult task. In this paper, we propose a solution to perform the boolean adjacent vertex search over encrypted graph data in cloud computing (BASG), which maintains the query tokens and search results privacy. We use the Gram-Schmidt algorithm and achieve the boolean expression search in our paper. We formally analyze the security of our scheme, and the query user can handily get the boolean search results by this scheme. The experiment results with a real graph data set demonstrate the efficiency of our scheme.
Extraction is tile most important step in global minimization. Its approache is to identify and extract subexpressions, which are multiple-cubes or single-cubes, common to two or more expressions which can be used to reduce the total number of literals in a Boolean network. Extraction is described as either algebraic or Boolean according to the trade-off between run-time and optimization. Boolean extraction is capable of providing better results, but difficulty in finding common Boolean divisors arises. In this paper, we present a new method for Boolean extraction to remove the difficulty. The key idea is to identify and extract two-cube Boolean subexpression pairs from each expression in a Boolean network. Experimental results show the improvements in the literal counts over the extraction in SIS for some benchmark circuits.
This paper presents a new Boolean extraction technique for logic synthesis. This method extracts two-cube Boolean subexpression pairs from each logic expression. It begins by creating two-cube array, which is extended and compressed with complements of two-cube Boolean subexpressions. Next, the compressed two-cube array is analyzed to extract common subexpressions for several logic expressions. The method is greedy and extracts the best common subexpression. Experimental results show the improvements in the literal counts over well-known logic synthesis tools for some benchmark circuits.
A factorization is an extremely important part of multi-level logic synthesis. The number of literals in a factored from is a good estimate of the complexity of a logic function, and can be translated directly into the number of transistors required for implementation. Factored forms are described as either algebraic or Boolean, according to the trade-off between run-time and optimization. A Boolean factored form contains fewer number of literals than an algebraic factored form. In this paper, we present a new method for a Boolean factorization. The key idea is to identify two-cube Boolean subexpression pairs from given expression. Experimental results on various benchmark circuits show the improvements in literal counts over the algebraic factorization based on Brayton's co-kernel cube matrix.
A factorization is an extremely important part of multi-level logic synthesis. The number of literals in a factored form is a good estimate of the complexity of a logic function, and can be translated directly into the number of transistors required for implementation. Factored forms are described as either algebraic or Boolean, according to the trade-off between run-time and optimization. A Boolean factored form contains fewer number of literals than an algebraic factored form. In this paper, we present a new method for a Boolean factorization. The key idea is to identify two-cube Boolean subexpression pairs from given expression. Experimental results on various benchmark circuits show the improvements in literal counts over the algebraic factorization based on Bryton's co-kernel cube matrix.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.14
no.4
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pp.49-59
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2004
Boolean function synthesize problem is to find a boolean expression with in/outputs of original function. This problem can be modeled into a 0-1 integer programming. In this paper, we find a boolean expressions of S-boxes of DES for an example, whose algebraic structure has been unknown for many years. The results of this paper can be used for efficient hardware implementation of a function and cryptanalysis using algebraic structure of a block cipher.
A factored form is a sum of products of sums of products, ..., of arbitrary depth. Factoring is the process of deriving a parenthesized form with the smallest number of literals from a two-level form of a logic expression. The factored form is not unique and described as either algebraic or Boolean. A Boolean factored form contains fewer number of literals than an algebraic factored form. In this paper, we present a new method for a Boolean factorization. The key idea is to identify two-cube Boolean subexpressions from given two-level logic expression and to extract divisor/quotient pairs. Then, we derive extended divisor/quotient pairs, where their quotients are not cube-free, from the generated divisor/quotients pairs. We generate quotient/quotient pairs from divisor/quotient pairs and extended divisor/quotient pairs. Using the pairs, we make a matrix to generate Boolean factored form based on a technique of rectangle covering.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.11
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pp.4597-4603
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2010
A factorization is a very important part of multi-level logic synthesis. The number of literals in a factored form is an estimate of the complexity of a logic function, and can be translated directly into the number of transistors required for implementation. Factored forms are described as either algebraic or Boolean, according to the trade-off between run-time and optimization. A Boolean factored form contains fewer number of literals than an algebraic factored form. In this paper, we present a new method for a Boolean factorization. The key idea is to identify two-cube nonkernel Boolean pairs from given expression. Experimental results on various benchmark circuits show the improvements in literal counts over previous other factorization methods.
Three general algorithms for evaluating the reliability for complex bridge system are proposed. These methods, such as Keystone, Boolean, Network algorithms are powerful and effective to derive an reliability expression for many practical complex systems. The combination approach of RBD and FTA proposed in this paper provides an effective way to evaluate the functional dependency for applications of FMEA.
This paper is concerned with not only the transformation of the logic diagrams to the NAND and the NOR forms but also the inverse transformation deriving the simple Boolean function from a logic diagram. The conversions of the algebraic expression from the AND, OR and NOT operations to the NAND and the NOR operations are usually quite complicated, because they involve a large number of repeated applications of De Morgan's Theorem and the other logic relations. For the derivation of the Boolean function, it becomes difficult because the Boolean function is determined from the De Morgan's theorem in consecutive order until the output is expressed in terms of input variables (9). But, these difficulties are avoided by the use of new techniques, called the TWO-NOTs method and the MOVING-NOT method, that are presented in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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