31、FPGA硬件设计流程中集成侧信道安全

FPGA硬件设计流程中集成侧信道安全

1. 侧信道信息泄漏分类

侧信道信息泄漏的情况多样,以下表格详细列出了不同类型的侧信道信息泄漏,以及它们在综合后和实现后两个硬件设计流程阶段的可观测性,同时给出了对应示例的图号。
| 场景 | 综合后检测到泄漏 | 实现后检测到泄漏 | 图号 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 信号扩散 | ✓ | ✓ | 3 |
| 时间偏移 | ✓ | ✓ | 4 |
| 零方差(实现后) | ✓ | | 5 |
| 信号主导 | ✓ | | 6 |
| 零方差(综合后) | | ✓ | 7 |
| 信号隔离 | | ✓ | 8 |

2. 实验验证

为了验证FPGA设计流程的增强方法,选择OpenRISC平台片上系统(ORPSoC)作为案例研究。
- 设计与工具 :ORPSoC实现了OpenRISC 1000架构规范,具有单发射、按序执行的OpenRISC 1000 CPU和5级流水线,主内存模块通过符合Wishbone的总线连接。以50 MHz时钟频率为目标对ORPSoC进行综合,使用Xilinx Artix 7 XC7A200设备作为目标平台。采用Vivado 2017.4 Xilinx工具链进行综合和实现,使用Xilinx XSim 2017.4获取开关活动文件。
- 软件运行 :综合后的片上系统运行高级加密标准(AES)对称块密码的软件实现,采用128位密钥的变体。软件通过编译用C语言编写的符合标准、内存优化(S盒)的实现获得。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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