冷空气和硬盘加密

最新研究发现,DRAM内容在断电后仍可保留一段时间,通过冷冻技术甚至能延长数小时。这一特性可能导致加密硬盘被破解:攻击者可通过断电、冷冻内存并直接读取密钥来获取加密数据。
你也许觉得这是风马牛不相及的两件事情。理解,我也一直这么认为,直到我前几天读了来自普林斯顿大学的这个报告。
详细信息可以参见: http://citp.princeton.edu/memory/
简单的说,就是我们一直认为,内存芯片DRAM的内容在断电后就消失了。事实上,在很短的一段时间里,其内容是仍然可以被读取的。如果你可以在上面吹点凉风的话(例如到零下196度),内容就可以保持若干个小时。
这与目前的硬盘加密技术有什么关系?有加密就要解密,而机器处于运行状态,密钥是保存在内存中的。设想这种情况,你的机器锁屏,出去喝了一杯咖啡,笔记本不见了。这时候,如果攻击者有足够的能力做到:断电,冰冻DRAM,直接读取内容,搜索密钥的话,就有可能获取加密数据。
再次验证了:1,没有物理安全就没有安全。2,没有百无一失的安全技术。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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