27、模块化防御的自定义指令支持与处理器安全增强方案

模块化防御的自定义指令支持与处理器安全增强方案

1. 引言

软件安全面临着来自网络攻击和物理攻击的双重威胁。物理攻击对微控制器而言,可分为被动的侧信道分析攻击和主动的故障注入攻击;网络攻击则主要包括利用软件漏洞劫持控制流的攻击。保护软件免受这些攻击是一个极具挑战性的问题,传统的软件防护方法在应对故障注入攻击时效率较低,而现有的控制流完整性(CFI)保护方案也存在各种局限性。

2. 攻击类型与控制流完整性概述
  • 攻击类型
    • 物理攻击 :包括被动的侧信道分析攻击,攻击者通过观察设备的能量消耗、电磁辐射等泄露信息来获取敏感数据;以及主动的故障注入攻击,攻击者通过注入故障来改变程序的执行流程。
    • 网络攻击 :主要分为“代码基”攻击和“数据基”攻击。“代码基”攻击如返回导向编程(ROP)攻击,攻击者通过破坏栈来调用预先选择的代码片段;“数据基”攻击则是利用数据污染来改变指针的指向,从而导致控制流被篡改。
  • 控制流完整性(CFI) :CFI 旨在防止控制流被劫持,其核心思想是在运行时验证程序的控制流是否符合预期。通常,程序的控制流可以用静态控制流图(CFG)来表示,该图可以在编译时确定。
3. CFI 实现方案对比
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方案类型 优点 缺点
内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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