13、揭秘可信执行环境的认证机制

揭秘可信执行环境的认证机制

在当今数字化时代,数据安全和可信计算变得至关重要。可信执行环境(TEE)作为保障数据安全的重要技术,其认证机制更是关键所在。本文将深入探讨几种常见的TEE认证机制,包括相关技术的原理、优势、不足以及未来发展方向。

数据完整性认证协议

在没有中央验证者的嵌入式系统中,数据完整性认证通过识别处理相关数据的软件组件(或模块)来实现。其主要步骤如下:
1. 验证者发送请求 :验证者向证明者发送数据请求,并附带一个随机数。数据可以是收集的环境信息(如传感边缘设备)或计算密集型信息(如机器学习)。
2. 证明者生成数据和证据 :证明者生成请求的数据,并发布证据(即认证结果),包括影响数据的所有软件模块列表,以及每个模块的控制流(通过控制流图推导)。证明者使用其私钥对数据和证据进行签名,并将认证后的数据发送给验证者。
3. 验证者评估数据 :验证者通过追踪证据中的软件模块来评估数据的真实性和完整性。由于证据包含处理数据的软件模块和模块执行频率,因此可以检测和防止未经授权的数据修改和代码重用攻击。

TrustZone - M

TrustZone - M作为一种TEE,在支持远程认证方面具有一定优势,但也存在一些缺点。
- 优势
- 提供软件模块的高效隔离和安全与正常世界之间的快速上下文切换,这对于实时操作的嵌入式系统(如自动驾驶车辆、工业控制系统、无人机等)至关重要,可确保最低的认证延迟。
- TZ - M启用设备中存在硬件唯一密钥,确保TCB

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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