20、英特尔平台信任技术支持下的可信计算解析

英特尔平台信任技术支持下的可信计算解析

1. 信任平台模块(TPM)的发展与应用现状

在政府和大型企业领域,计算机的作用至关重要。这些高敏感领域的计算机安全,不仅关乎收入和隐私保护,更涉及国家机密和安全。早在十多年前,信任平台模块(TPM)规范诞生,它在国防、情报机构等需要存储和保护关键数据的组织中发挥了重要作用。

过去,TPM部署成本较高,且当时消费者对计算机安全的依赖程度不如现在,用户使用基于硬件安全技术的成本超过了收益,所以TPM在消费领域并不受欢迎。但如今情况发生了变化,一方面,个人计算设备处理和管理着个人的关键资产,安全漏洞和资产损失会带来巨大影响,面对日益增长的高级攻击威胁,采用更强大的技术保护个人设备势在必行;另一方面,得益于制造工艺的改进和先进的嵌入式设计,TPM的部署和管理成本大幅降低,变得更加经济实惠。例如,部分搭载英特尔Bay Trail SoC的平板电脑和台式机,以及售价250美元的谷歌Chromebook都集成了TPM功能。

2. TPM概述

在计算领域,“可信”意味着平台的硬件、固件和软件组件的完整性得到证明,其运行状态与制造商和授权实体的配置一致。对于消费设备,从信任实体和对手的身份角度来看,存在三种信任情况:
- 平台所有者需要信任平台才能让其执行敏感操作,对手可能是远程或本地攻击者,如“邪恶女仆”攻击。
- 远程服务器需要信任平台才能授予其高级服务访问权限,此时对手是平台所有者。例如,无线运营商可能拒绝为已Root的手机提供功能更新或保修服务;许多公司不允许员工使用已Root的设备进行“自带设备办公”(BYOD);内容提供商可能禁止向无法验证完整性的设备传输付费内容。
- 在分布式系统中,节点

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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