26、Simplex:利用英特尔 MPX 实现安全存储

Simplex:利用英特尔 MPX 实现安全存储

1. 引言

在当今数字化时代,信息安全至关重要。为了保护敏感数据不被攻击者获取,研究人员开发了各种技术。Simplex 库就是其中之一,它旨在利用英特尔的 MPX(Memory Protection Extensions)技术实现安全存储。本文将详细介绍 Simplex 库的设计、实现和评估。

2. 设计决策

在隐藏信息免受攻击者侵害方面,以往的工作通常选择以下三种方案之一:
1. 内核或特权模式页面存储 :将信息存储在内核或只能在特权硬件模式下访问的页面中,只要操作系统未被破坏,这种方法是安全的。然而,每次查询或更新都需要额外的上下文切换,会影响性能。
2. 程序地址空间隐藏区域存储 :将信息存储在程序地址空间的隐藏区域,这种方法性能较好。但它依赖于概率隐藏措施,如果攻击者了解隐藏信息的类型,或者能够容忍搜索过程中的崩溃和重启,这种方法可能会被破解。
3. 保留寄存器存储 :从编译器的分配池中保留寄存器,专门用于存储敏感数据。一旦选择了寄存器,防御者可以正式验证没有其他代码访问这些寄存器,从而保证安全性。然而,可用寄存器有限,可能会与其他防御措施或动态链接代码发生冲突。

3. Simplex 编译

3.1 手动修改的局限性

在评估中,手动将全局指针对象及其引用/解引用语句替换为使用边界寄存器的必要代码。但这种方法不可扩展,例如对 SPEC CPU2017 基准测试的修改,小代码库的修改都需要大量的开发时间和精力,对于

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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