23、新兴技术中的容错伽罗瓦域乘法器设计

新兴技术中的容错伽罗瓦域乘法器设计

1. 引言

现代计算硬件需要更强大的处理能力来高效、快速地执行复杂计算。然而,根据 ITRS - 2009 调查,CMOS 器件进一步缩小尺寸受到限制,超过 20nm 几何尺寸后性能会变差。而基于碳纳米管场效应晶体管(CNTFET)和量子点元胞自动机(QCA)的新兴数字电路,有望成为传统 CMOS 技术的潜在替代品。

这些新兴技术的器件尺寸缩小到纳米级别,传输信息所需的能量降低,但这也使得计算更容易受到瞬态故障和各种制造缺陷的影响。例如,独立的密码学硬件就会受到严重影响。几十年前,英特尔就曾报告过芯片因封装材料中的辐射粒子干扰而出现故障。研究还表明,集成电路内处理的数据可以通过辐射效应进行分析和解码。

如今,密码处理器在银行交易、数字版权管理、电视机顶盒、智能卡、移动通信等领域有着关键应用。故障可能是自然产生的,也可能是恶意造成的,会导致输出出现多位错误,后果可能是灾难性的。密码处理器中算术逻辑单元的主要组件是伽罗瓦域(GF)乘法器,它比其他单元大,更容易受到辐射粒子的影响,因此成为新兴技术设计中攻击的主要目标。在正常操作中,能量粒子与纳米级器件接触会导致计算结果出错。恶意攻击者可以在实验室环境中对密码芯片进行可控辐射,通过观察芯片因瞬态故障而产生的行为变化,了解芯片内部信息,且不会永久损坏芯片。

本文旨在研究使用 CNTFET 和 QCA 等新兴技术实现的位并行 GF 乘法器上多种错误检测方案的性能指标,如功耗和延迟。

2. 先前研究

目前针对 GF 乘法器和其他 GF 电路的多种错误纠正方案主要针对 CMOS 技术,同时也对 CNTFET 和 QCA 电路的容错研究进行了简要回

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置与加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署与安全管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置与合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份与测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
内容概要:本文介绍了基于MATLAB实现的RF-XGBoost混合集成模型,用于多特征分类预测。该模型结合随机森林(RF)与极端梯度提升(XGBoost)的优势,构建多层混合架构:RF作为基础筛选层进行特征重要性评估与降维,XGBoost作为精细建模层进行高阶非线性关系挖掘与残差优化。项目涵盖完整的数据预处理、特征工程、样本均衡、模型训练与评估流程,并提供可视化分析功能,有效应对高维数据、样本不均衡、过拟合等挑战,提升分类准确率与模型泛化能力。文中还给出了部分示例代码与系统设计思路,支持多领应用扩展。; 适合人群:具备一定机器学习基础,熟悉MATLAB编程,从事数据分析、智能预测相关工作的科研人员、工程师及高校师生;适用于工作1-3年希望提升集成学习实战能力的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于医疗诊断、金融风控、智能制造等领中的多特征多类别分类任务;②解决高维数据下的维数灾难、样本不均衡与模型可解释性问题;③构建稳定、高效、可扩展的智能预测分析平台。; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,强调理论与实践结合,建议读者在学习过程中动手复现代码,结合MATLAB平台调试模型参数,深入理解RF与XGBoost的融合机制,并尝试在自有数据集上迁移应用,以掌握完整建模流程与优化技巧。
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