81、关于ASIC硬件破解器成本:SHA - 1案例研究

关于ASIC硬件破解器成本:SHA - 1案例研究

1. 降低成本的方法选择

为降低成本,有几种方法可供考虑:
- 方法一:通过选择执行时的特定选项来降低成本,但因多路复用器面积约为触发器的50%,且还需触发器来配置多路复用器,成本仍较高。
- 方法二:将中性位值固定为一组统计上占主导的值,消除存储中性位参考值的需求。最终选择此方法,因其贴合实际情况,且攻击者在制造后可调整攻击参数。

2. 中性位从设备架构

中性位从设备架构包含:
- 寄存器文件:用于存储差分路径以进行比较。
- 可配置ROM:存储基础解决方案。
- 枚举单元:枚举不同的中性位模式并维护图搜索算法的树级别。
- SHA - 1步骤逻辑。

其架构图如下:

graph LR
    A[SHA - 1] --> B[差分路径比较器]
    C[基础解决方案可配置] --> B
    D[枚举器] --> B
    B --> E[成功报告]
3. 芯片设计
3.1 芯片架构

设计集群时面临主从设备间通信开销的挑战。采用100 MHz SPI总线接口与攻击服务器进行一对一通信,一组ASIC可通过该接口进行菊花链连接,以减少与主设备的互连数量。控制单元(CU)负责分配攻击服务器发送的32位解序列化数据包以配置BD/NB从设备,还负责将不同BD/NB从设备的输出轨迹进行菊花链连接和解复用,再发送到SPI总线接口进行序列化。每个ASIC还输出异步

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件与主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名与密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码与执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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