一种基于硬件的嵌入式系统机密性保护方法

    公开(公告)号:CN108959129B

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN201810762746.4

    申请日:2018-07-12

    Abstract: 一种基于硬件的嵌入式系统机密性保护方法,步骤如下:1,生成目标代码;2,加密目标代码,存入非易失存储;3,上电复位;4,执行程序,如发生Cache失靶或数据Cache回写,执行步骤5;否则,执行步骤4,至程序结束;5,如写外存,则执行步骤6;否则执行步骤8;6,进行截断、填充,用硬件加密逻辑生成pad,异或Cache行的数据产生密文;7,将密文写入外存,执行步骤4;8,将Cache行对应的物理地址进行截断、填充,用硬件加密逻辑生成pad,并异或从外存读取的密文,得到指令或者数据;9,将指令或数据送入处理器,并写对应Cache行,执行步骤4;通过以上步骤,本发明能以较低的性能代价和实现代价实现对嵌入式系统的机密性保护。

    一种基于仿射变换字节替换盒的轻量级杂凑方法

    公开(公告)号:CN107124264B

    公开(公告)日:2020-05-05

    申请号:CN201710127396.X

    申请日:2017-03-06

    Abstract: 本发明涉及一种基于仿射变换字节替换盒的轻量级杂凑方法,包括以下处理步骤:消息初始化阶段、消息吸收阶段、摘要输出阶段:本发明的优点在于:1)该方法外部采用海绵结构,具有可计算的安全边界,且提供了三个版本的参数组合以适应不同环境的应用需求,可提供从40比特的抗碰撞性至128比特的第一原象安全性;2)内部置换结构的仿射变换S盒增加了线性层的混淆性,在一定程度上弥补了类PRESENT结构线性层过于简单的不足,增强了内部置换结构抗统计饱和攻击的能力,从而提高了轻量级杂凑方法整体的安全性;3)内部置换结构的非线性层采用具有良好差分特性的3比特S盒,较同类型轻量级杂凑函数族的4比特S盒具有更低的硬件开销。

    一种脑卒中预警的基因电路模型

    公开(公告)号:CN106198658B

    公开(公告)日:2019-02-05

    申请号:CN201610547557.6

    申请日:2016-07-12

    Abstract: 本发明一种脑卒中预警的基因电路模型,它是由联合检测电路模块和反馈电路模块组成;该联合检测电路模块的输出是反馈电路模块的输入,反馈电路模块的输出又通过内部的反馈支路作用于联合检测电路模块的输出,亦即:反馈电路模块是联合检测电路模块的下一级电路;本发明所述的基因电路模型,其结构的通用性强,不仅能够通过简单有效的联合检测电路模块实现对脑卒中的快速监测,并且引入反馈电路模块降低环境等不确定因素带来的干扰,使系统对脑卒中的预警更准确可靠。

    一种基于硬件的嵌入式系统机密性保护方法

    公开(公告)号:CN108959129A

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201810762746.4

    申请日:2018-07-12

    CPC classification number: G06F12/1408

    Abstract: 一种基于硬件的嵌入式系统机密性保护方法,步骤如下:1,生成目标代码;2,加密目标代码,存入非易失存储;3,上电复位;4,执行程序,如发生Cache失靶或数据Cache回写,执行步骤5;否则,执行步骤4,至程序结束;5,如写外存,则执行步骤6;否则执行步骤8;6,进行截断、填充,用硬件加密逻辑生成pad,异或Cache行的数据产生密文;7,将密文写入外存,执行步骤4;8,将Cache行对应的物理地址进行截断、填充,用硬件加密逻辑生成pad,并异或从外存读取的密文,得到指令或者数据;9,将指令或数据送入处理器,并写对应Cache行,执行步骤4;通过以上步骤,本发明能以较低的性能代价和实现代价实现对嵌入式系统的机密性保护。

    一种安全机制的嵌入式模块

    公开(公告)号:CN104866767B

    公开(公告)日:2018-03-02

    申请号:CN201510236130.X

    申请日:2015-05-11

    Abstract: 一种安全机制的嵌入式模块,它由监控信息比较模块、监控信息存储模块和硬件安全分模块组成,嵌入式处理器将采集到的程序计数器和当前指令值传送到监控信息比较模块,然后通过监控信息存储模块和硬件安全分模块对数据进行处理;在程序执行过程中硬件安全分模块会从监控信息存储模中读取关键参数信息,并与程序实时运行过程中的参数信息进行对比,一旦发现不一致则说明程序遭到了攻击,硬件安全分模块便会中止程序的运行;本发明可以快速进行参数信息的搜索、读取及比较,资源消耗少,安全性高。

    一种针对缓冲区溢出攻击的硬件保护模型

    公开(公告)号:CN106295322A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201610597170.1

    申请日:2016-07-26

    CPC classification number: G06F21/52

    Abstract: 本发明提供一种针对缓冲区溢出攻击的硬件保护模型,它直接和处理器相连,监控程序的执行过程,它由四部分组成:包括串行外设接口模块,即SPI模块,处理器接口模块,内存控制模块,安全标记模块;内存控制模块为核心模块,其他模块以所述内存控制模块为中心进行连接,SPI模块为内存控制模块提供数据下载接口,处理器接口模块为内存控制模块提供处理器的接口,安全标记模块为内存控制模块中所存储的数据进行加密处理;本发明安全性强于一般的软件保护,同时减小了硬件资源的开销,不占用系统的内存资源,执行效率高,具有良好的移植性,只要修改几个关键参数,就能适应不同架构的处理器上。

    一种基于NSGA-II用于不完全确定Reed-Muller电路功耗与面积优化方法

    公开(公告)号:CN105187051A

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201510411878.9

    申请日:2015-07-14

    Abstract: 一种基于NSGA-II用于不完全确定Reed-Muller电路功耗与面积优化方法,1将不完全确定布尔逻辑函数转换为零极性不完全确定RM表达式;2将不完全确定布尔逻辑函数无关项取舍二进制数编码为染色体;3建立功耗面积估计模型;4建立功耗面积目标函数;5建立与功耗面积相关适应度函数;6确定约束条件;7对参数初始化;8产生初始种群执行非支配排序;9执行选择交叉和变异,生成子代种群;10将父代子代种群合并,执行非支配排序;11计算非支配层中个体拥挤度并组成新父代种群;12对新父代种群执行选择交叉和变异,生成新子代种群;13若当前进化代数小于等于最大进化代数,则返回10;否则,输出最优解集;14从最优解集中选择最佳无关项取舍,得到对应的完全确定RM表达式。

    一种基于硬件的复合抗干扰数据关联方法

    公开(公告)号:CN103218509A

    公开(公告)日:2013-07-24

    申请号:CN201310041315.6

    申请日:2013-02-01

    Abstract: 一种基于硬件的复合制导抗干扰数据关联方法,该方法有七大步骤:步骤一:数据准备;步骤二:初值计算;步骤三:新型距离的计算;步骤四:模糊隶属度矩阵的计算;步骤五:指数权值因子的运算;步骤六:聚类中心的计算;步骤七:迭代收敛判断。本发明是在多模复合制导的数据关联阶段,克服多传感器系统状态估计后的剩余杂波点迹以及外界目标施放的大噪声干扰,得到量测数据与量测目标的正确关联匹配,提高航迹预测精度。它在信息融合技术领域里具有较好的应用前景。

    一种基于现场可编程门阵列的卡尔曼滤波器

    公开(公告)号:CN101640523A

    公开(公告)日:2010-02-03

    申请号:CN200910076691.2

    申请日:2009-01-15

    Inventor: 王翔 郭睿

    Abstract: 本发明一种基于现场可编程门阵列的卡尔曼滤波器,它是一个硬件集成电路,该电路主要由六个模块组成,它们是:模块fc1,用来完成最佳滤波值计算;模块fc2,计算一步状态预测值;模块fc3,实现滤波增益值的计算;模块fc4,完成预测误差方差的计算;模块fc5,完成滤波误差方差的计算;状态控制模块,控制整个增益计算回路和滤波计算回路的时序和状态跳转。这六个模块的连接方式是按照端口直接的线连接。信号在各模块中由状态控制模块控制顺序处理,不需要加入其他先入先出模块(FIFO)等。卡尔曼滤波器的硬件集成电路算法成熟,结构简单,易于实现。由于其配置灵活、资源消耗小,可以在航空航天,空间探测器、车载导航系统、电力电机检测系统等设备上广泛使用。

    一种基于边缘特征的H.264/AVC帧内预测方法

    公开(公告)号:CN101494792A

    公开(公告)日:2009-07-29

    申请号:CN200910076694.6

    申请日:2009-01-15

    Inventor: 王翔 翟昌英

    Abstract: 本发明一种基于边缘特征的H.264/AVC帧内预测方法,该方法根据描述图像边缘分布的边缘直方图描述子算出的主要边缘强度(DES)等边缘方向特征,在进行帧内预测之前先对数据块预判,选择出与该特征相对应的模式子集进行RDO计算,降低了帧内预测的模式选择数;同时根据色度预测模式与亮度预测模式的相关性,直接从Intra_16×16亮度预测模式来确定了Intra_8×8色度预测模式,进一步减少了算法复杂度。该方法有六个步骤,方便易行。实践显示,该方法可以明显提高编码速度,且能保证编码的码率(增加3%)和峰值信噪比(减小0.02dB左右)与全搜索方法相比变化不大。它有很好的实用价值和应用前景。

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