7、物理不可克隆函数(PUF):硬件安全的前沿探索

物理不可克隆函数(PUF):硬件安全的前沿探索

1. 历史背景与初步概念

物理不可克隆函数(PUF)的概念起源于人们对物品认证的需求。最初,Gustav Simmons等人利用不可克隆结构的特性进行纸张认证,将公钥密码学与衍生指纹相结合。随后,Pappu等人详细阐述了对不可克隆结构进行指纹识别的想法,并定义了PUF这一术语。

早期,在货币制造中,人们利用材料物理性质的随机排列进行认证,如小光纤。而2002年出现的第一个实用微电子电路,引发了研究人员对PUF的兴趣。

随着计算设备复杂度的不断增加,设计强大的安全系统变得极具挑战。现代电子设备可能包含数十亿个晶体管,为这样复杂的系统提供安全保障变得十分困难。PUF利用现实世界中固有的随机无序性或熵,能够生成独特的挑战 - 响应(CRP)对,类似于人类的指纹。这种内在的随机性使得PUF在生成安全密钥和抵御安全攻击方面具有独特的优势。

2. 硬件保护的必要性

硬件层是抵御安全攻击的第一道防线,它定义了数据位在网络介质上的传输接口和机制。同时,硬件层对于高层功能的安全至关重要,也是硬件攻击的首要目标。

  • 物联网设备的物理攻击 :如今,数十亿的计算设备连接到互联网,物联网设备无处不在。这些设备的广泛存在使得攻击者更容易获取芯片并进行针对性攻击,如逆向工程设计、提取机密信息或植入病毒。
  • 硬件木马 :半导体芯片的生产采用跨国分布式商业模式,这虽然降低了成本,但也增加了安全风险。芯片制造商可能会伪造IC、过度生产芯片,并出售设计和布局的商业机密。此外,供应链的复杂性使得黑客容
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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