算法系列7《CVN》

计算CVN时使用二个64位的验证密钥,KeyA和KeyB。

 

 

1) 计算CVN 的数据源包含: 主账号(PAN)、卡失效期和服务代码,从左至右顺序编排。

4123456789012345+8701+111

 

2) 将上述数据源扩展成128 位二进制数据(不足128 位右补二进制0)。

41234567890123458701111+000000000

 

3) 将128 位二进制数据分成两个64 位的数据块。最左边的64 位为Block1,最右边的64 位为 Block2。

KeyA=0123456789ABCDEF ,Block1=4123456789012345

 

4) 使用KeyA 对Block1 进行加密。

3DES_ENC(Block1, KEYA, ENCA)

ENCA = B76ADDCE71CCC6BE

 

5) 将Block1 的加密结果与Block2 进行异或。使用KeyA 对异或结果进行加密。

Block2=8701111000000000

ENCB=XOR(Block2, ENCA)

ENCB=306BCCDE71CCC6BE

3DES_ENC(ENCB, KEYA, ENCC)

ENCC=BAE6746F6DE1F0E6

KEYB=FEDCBA9876543210

 

6) 使用KeyB 对加密结果进行解密。

3DES_DE(ENCC, KEYB, ENCD)

ENCD = B262ABCB9DE99A63

 

7) 使用KeyA 对解密结果进行加密。

3DES_ENC(ENCD, KEYA, ENCE)

ENCE=8D5625FA78011A0C

 

8) 从左至右将加密结果中的数字(0-9)抽出,组成一组数字。

CCRSN=85625780110

 

9) 从左至右将加密结果中的字符(A-F)抽出,减10 后将余数组成一组数字,排列在步骤(8) 的数字之后。

CCRSA=DFAAC

CCRSA-10=35002//每一位分别减10

RST=85625780110 35002

 

10)步骤(9)的左边第一组三位数即为CVN 值。

CVN=856

 

在汽车应用中,CVN(Calibration Verification Number)是一种用于验证校准数据完整性的算法或数值。它主要用于确保车辆控制模块(如发动机控制模块、电池管理系统等)中的校准参数未被意外修改或损坏。CVN的生成和验证机制在车辆的安全性、可靠性和一致性方面起着关键作用。 ### CVN算法的基本原理 CVN通常是通过对校准文件中的关键数据进行哈希计算或校验和(Checksum)计算生成的。这种计算方式确保了即使数据发生微小变化,CVN也会发生显著变化,从而能够检测到任何未经授权的修改。 在发动机控制模块中,CVN的生成过程涉及对校准参数(如燃油喷射量、点火时机、空燃比等)进行加密哈希处理,生成一个唯一标识该校准状态的数值。这个数值随后被存储在控制模块中,并在每次启动或运行过程中进行验证[^1]。 ### CVN在车辆系统中的实现 #### 1. **发动机控制模块(ECM)** 在发动机控制模块中,CVN的实现通常包括以下几个步骤: 1. **校准数据准备**:制造商在开发阶段使用专用工具生成校准文件,这些文件包含所有需要调整的参数和映射表。 2. **CVN计算**:使用特定的算法(如CRC32、SHA-1或SHA-256)对校准数据进行计算,生成CVN。 3. **编程到ECM**:在制造或更新过程中,校准数据和CVN一同被写入ECM的非易失性存储器中。 4. **启动时验证**:每次车辆启动时,ECM会重新计算当前校准数据的CVN,并与存储的CVN进行比较。如果两者不一致,则说明校准数据可能已被篡改或损坏,系统将触发错误处理机制(如故障码记录、性能限制等)[^1]。 #### 2. **电池管理系统(BMS)** 在电池管理系统中,CVN的使用主要体现在对电池单体电压监测和均衡控制的校准验证中。例如,在检测电池连接是否开路时,系统可以通过使能特定电池的平衡FET(场效应晶体管)来快速判断CVn(即电池电压采样点)是否浮空。如果CVn电压异常(如接近0V或高于参考电压),则表明可能存在连接问题或传感器故障[^2]。 ### CVN算法示例 以下是一个简化的CVN计算示例,使用Python中的CRC32算法对校准数据进行哈希计算: ```python import zlib def calculate_cvn(calibration_data): """ 使用CRC32算法计算CVN :param calibration_data: 校准数据(字节流) :return: CVN值 """ return zlib.crc32(calibration_data) & 0xFFFFFFFF # 示例校准数据(模拟为字节流) calibration_data = b"FuelMap=1.2, IgnitionTiming=45, AirFuelRatio=14.7" # 计算CVN cvn = calculate_cvn(calibration_data) print(f"CVN: {cvn:08X}") ``` ### CVN在车辆识别与自动驾驶中的应用 在车辆识别和自动驾驶领域,CVN的使用扩展到了传感器校准、路径规划参数、控制系统增益等关键数据的验证。例如,在自动驾驶系统中,激光雷达、摄像头和毫米波雷达的校准参数必须保持一致,否则可能导致感知系统的误判。因此,CVN机制被用于定期验证这些参数的完整性,确保系统始终处于可信状态。 此外,CVN还可用于车辆固件更新(OTA)过程中,确保更新包未被篡改。更新包通常包含新的校准数据和对应的CVN,接收端在写入新数据前会验证CVN,以确保数据的完整性和安全性。 ###
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