@misc{Minasyan_H._D._Mathematical,
 author={Minasyan, H. D.},
 address={Երևան},
 howpublished={online},
 publisher={«Պոլիտեխնիկ» տպ.},
 abstract={This paper presents a comprehensive mathematical framework for modeling and quantitatively assessing hardware-based cryptographic systems in resource-constrained Internet of Things (IoT) devices. We propose novel lightweight cryptographic algorithms optimized for minimal power consumption, memory footprint, and computational overhead while maintaining robust security guarantees. Our mathematical models incorporate energy consumption analysis, security margin calculations, and performance-security tradeoff optimization. We implement and evaluate three cryptographic primitives: a lightweight AES variant (AES-128-L), an optimized Elliptic Curve Cryptography implementation (ECC-163), and a hardware-accelerated hash function (BLAKE2s-HW). Experimental results on ARM Cortex-M4 and RISC-V platforms demonstrate 47% reduction in energy consumption, 62% decrease in memory usage, and 35% improvement in throughput compared to standard implementations, while maintaining 128-bit security level. Quantitative security assessment using formal verification and side-channel analysis validates the resilience of the proposed schemes against various attack vectors. Представлена комплексная математическая основа для моделирования и количественной оценки аппаратных криптографических систем в ресурсно-ограниченных устройствах Интернета вещей (IoT). Предлагаются новые облегченные криптографические алгоритмы, оптимизированные для минимального энергопотребления, объема памяти и вычислительных затрат при сохранении надежных гарантий безопасности. Математические модели включают анализ энергопотребления, расчеты запаса безопасности и оптимизацию компромисса “производительность-безопасность”. Реализо- ваны и оценены три криптографических примитива: облегченный вариант AES (AES- 128-L), оптимизированая реализация криптографии на эллиптических кривых (ECC-163) и аппаратно-ускоренная хэш-функция (BLAKE2s-HW). Экспериментальные результаты на платформах ARM Cortex-M4 и RISC-V демонстрируют снижение энергопотребления на 47%, уменьшение использования памяти на 62% и увеличение пропускной способ- ности на 35% по сравнению со стандартными реализациями, при сохранении 128-битного уровня безопасности. Количественная оценка безопасности с использованием формальной верификации и анализа по побочным каналам подтверждает устойчивость предложенных схем к различным векторам атак. Ներկայացվում է համապարփակ մաթեմատիկական մեթոդ, ռեսուրսներով սահմանափակված Ինտերնետ իրերի (IoT) սարքերում ապարատային գաղտնագրային համակարգերը մոդելավորելու և քանակապես գնահատելու համար։ Առաջարկվում են նոր թեթև գաղտնագրային ալգորիթմներ, որոնք օպտիմացված են նվազագույն էներգիայի սպառման, հիշողության հետքի և հաշվարկային ծախսի համար՝ միաժամանակ ապահովելով անվտանգության ամուր երաշխիքներ։ Առաջարկվող մաթեմատիկական մոդելները ներա- ռում են էներգիայի սպառման վերլուծություն, անվտանգության մակարդակի տարբերությունների հաշվարկներ և արդյունավետության-անվտանգության փոխզիջման օպտիմալացում։ Գնահատվում են երեք գաղտնագրային պարզագույն տարրեր՝ թեթև AES տարբերակ (AES-128-L), օպտիմացված Էլիպտիկ կորի գաղտնագրության իրականացում (ECC-163) և ապարատով արագացված հեշ ֆունկցիա (BLAKE2s-HW)։ ARM Cortex-M4 և RISC-V պլատ- ֆորմների վրա կատարված փորձարարական արդյունքները ցույց են տալիս էներգիայի սպառման 47% նվազում, հիշողության օգտագործման 62% կրճատում և թողունակության 35% բարելավում՝ ի համեմատ ստանդարտ իրականացումների, միաժամանակ պահպանելով 128-բիթանոց անվտանգության մակարդակը։ Անվտանգության քանակական գնահատումը կատարվել է՝ օգտագործելով կողմնային ազդեցությունների վերլուծությամբ ֆորմալ վավերացում, ինչը հաստատում է առաջարկվող սխեմաների դիմադրողականությունը տարբեր հարձակումների նկատմամբ։},
 title={Mathematical Modeling And Quantitative Security Assessment Of Hardware-Based Cryptographic Systems For Resource-Constrained Iot Devices},
 type={Հոդված},
 keywords={Computer Science, Informatics},
}