25、可重构硬件上实现Dilithium及防止硬件时序信息泄露

可重构硬件上实现Dilithium及防止硬件时序信息泄露

可重构硬件上实现Dilithium

在可重构硬件上实现Dilithium算法时,有几个关键的技术点值得关注。

首先是系数处理与内存访问。在计算过程中,每个系数都要进行处理,选择正确的值后,将其移入缓冲区寄存器进行采样,最终用于计算值 ˜c 并在验证时与签名值进行比较。而内存访问方面,原地NTT通常需要根据位反转排列对多项式进行重新排序。这里采用的带有两个BFU的NTT需要同时读写四个系数,通过特定的系数分布方式确保了这一点,同时也使得位置为 br(i), br(i + 1), br(i + 2), br(i + 3) (4|i)的四个系数位于不同的内存中,这样就可以按位反转顺序或正常顺序访问多项式,避免了显式的重新排序操作。

其次是单任务核心的创建。为了创建仅支持部分操作(如密钥生成、签名或验证)的单任务核心,需要进行以下操作:
1. 调整顶层模块中的操作码解码器,并删除所有不必要的模块实例化。
2. 调整加载模块,使其仅能打包和加载由相应单任务核心生成的值。
3. 调整存储模块,使其仅能解包和存储相应单任务核心所需的值。通过对三个文件进行微小更改,即可生成一组单任务核心。而且,只需进行单行更改就可以调整安全级别。此外,还为每个单任务核心生成内存映射,排除该核心未使用的所有多项式,从而降低BRAM的使用量。

在资源利用和性能方面,使用Vivado 2020.1工具套件在Xilinx XC7A100T Artix - 7 FPGA上进行布局布线(PnR)后得到了相关结果。资源利用方面,LUT、FF和BRAM的利用率随参数集的增加而增加,而由NTT和MACC模块控制的DSP利用

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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