IBM开发微处理器级加密技术 适用X86

  CNET科技资讯网4月11日国际报道 IBM 公司的研究人员已经提出了一种在微处理器中植入硬件加密技术的方式,提供了一种更安全的数据加密方法。

  本周一,IBM 宣布将在市场上推出代号为“Secure Blue ”的这项新技术。IBM 设想它的这一技术将被广泛应用在数字媒体播放器、手机、计算机,以及政府部门、医疗、金融行业的设备中。 
  据IBM 称,使用“Secure Blue ”技术时,数据在微处理器中处理时才会被加、解密,数据在设备的内存中时是加密的。

  在接受采访时,IBM 负责安全和隐私业务的经理帕默表示,人们非常担心数据泄露问题。如果提出一种信息一直处于加密状态的设计,保护数据安全的能力将得到大幅度提高。

  IBM 表示,“Secure Blue ”技术要求在微处理器芯片中增添一些电路,通常会占到微处理器所集成晶体管数量的几个百分点。加、解密是动态完成的,不会降低微处理器的性能。

  除了能够防止数据泄露外,“Secure Blue ”还能够被内容提供商用在数字版权管理(DRM )系统中。

  帕默说,这是一种能够解决许多问题的技术,例如DRM 、系统管理,能够被用来保护存储在黑莓设备上的数据。

  利用硬件技术实现安全并非什么新概念。数以百万计的笔记本电脑已经包含了一种名为TPM 的芯片,提供对密码、密钥、数字证书的保护性存储。

  TPM 技术正在被应用在服务器或手机中。帕默说,TPM 是在正确方向上迈出的一步,但它并非一种非常重要的加密技术。

  IBM 已经开发了在其PowerPC 微处理器上采用“Secure Blue ”技术的原型产品。但是,“Secure Blue ”技术适用于任何微处理器,其中包括英特尔、AMD 的X86 芯片。

IBM 还没有与英特尔、AMD 进行有关集成“Secure Blue ”技术的谈判。
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【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)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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