13、打造安全计算环境:启动控制策略与认证服务解析

打造安全计算环境:启动控制策略与认证服务解析

1. 启动控制策略基础

1.1 策略撤销机制

通过在TPM NVRAM中设置撤销值为当前列表的值,可以防止使用旧的列表(撤销计数较低的列表)。若恶意代码成功用允许版本x的旧版本替换版本x + 1的策略数据文件,会阻止版本x + 1的启动(拒绝服务),且不允许启动版本x。Intel TXT能检测到此类攻击,启动失败可作为警报。

1.2 简单策略的使用

启动控制策略越复杂,管理难度越大。使用ANY策略实施简单且无需维护,但保护程度最低。同时使用PCONF策略和MLE策略可提供最大保护,但在最大化保护和可管理策略之间需进行权衡。

1.3 排除特定PCR的影响

以排除PCONF策略为例,这意味着平台可使用任何平台配置和任何BIOS启动,对重置攻击和rootkit的防护能力最弱。不过,早期远程认证若能立即隔离平台或阻止其加入生产网络,可防止损坏。以下是排除部分PCR的原因:
| PCR编号 | 排除原因 |
| ---- | ---- |
| PCR0 | 始终包含 |
| PCR1 | 多种变化使策略管理异常困难 |
| PCR2和PCR3 | 无法控制选项ROM代码的更新时间,需避免因更新导致平台不可用 |
| PCR4和PCR5 | MLE策略允许仅授权的OS/VMM进行测量启动,任何启动源均可 |
| PCR6 | 服务器不支持S3睡眠状态,无用处 |
| PCR7 | 未定义,无用处 |

1.4 管理启动控制策略的建议

  • 对于相同
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和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和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和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,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和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学习和掌握RBF神经网络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,注重理论分析仿真验证相结合。
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