基于有限域的通用掩码防御方案设计与实现

加密算法被广泛用来保护秘密信息,侧信道攻击通过捕获侧信道数据对加密算法进行攻击。相关功耗分析(Correlation Power Analysis,CPA)攻击具有易于捕获功耗数据、算法实现简单、攻击效率高等特点,是加密算法的重要威胁之一。掩码技术是一种常用于防御功耗分析攻击的技术,这种技术在不修改算法本身功耗特点的情况下,引入随机数。掩码使算法中间值随机化,降低算法中间值与功耗数据的相关性,能够防御相关功耗分析攻击等。对有限域(Galois Field,GF)实现的高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)算法、SM4算法使用掩码技术进行防护,重点在于优化有限域求逆算法。针对AES算法、SM4算法分别提出一种有限域掩码算法,使用全掩码技术,其中包含一种通用的有限域求逆算法。该GF(28)上求逆算法共使用6个GF(24)乘法模块,2个GF(24)平方模块,2个GF(24)平方后乘常数模块和1个GF(24)求逆模块,求逆结果输出基本同步。实验结果表明,掩码算法有效提升了算法硬件实现的抗功耗攻击能力。

SVM算法在硬件木马旁路分析检测中的应用

集成电路(ICs)面临着硬件木马(HTs)造成的严峻威胁。传统的旁路检测手段中黄金模型不易获得,且隐秘的木马可以利用固硬件联合操作将恶意行为隐藏在常规的芯片运行中,更难以检测。针对这种情况,该文提出利用机器学习支持向量机(SVM)算法从系统操作层次对旁路分析检测方法进行改进。使用现场可编程门阵列(FPGA)验证的实验结果表明,存在黄金模型时,有监督SVM可得到86.8%的训练及测试综合的平均检测准确率,进一步采用分组和归一化去离群点方法可将检测率提升4%。若黄金模型无法获得,则可使用半监督SVM方法进行检测,平均检测率为52.9%~79.5%。与现有同类方法相比,验证了SVM算法在指令级木马检测中的有效性,明确了分类学习条件与检测性能的关系。

一种计算机系统内存扩展方案

在计算机系统中,当DRAM内存空间即将用尽时,操作系统将启动内存交换机制将内存中不常用的数据换出至底层存储设备(如硬盘)中,当此数据再次被访问时需将其重新换入至内存中。内存数据的换入换出通常以页(4 KB)为单位进行,当被换出的内存页中包含其他热点数据时,会造成频繁的内存数据换入换出,带来冗余的系统I/O操作,影响系统性能。针对这一问题,利用SSD扩展DRAM内存空间,提出一种以对象为粒度的内存管理方案,在选择被换出内存数据时可以对象为单位,降低热点数据被换出内存的可能性,从而减少不必要的系统I/O操作。与Linux内存交换机制相比,本文提出的内存管理方案可以提升最高73.3%的系统性能。

一种高速自控预充电灵敏放大器的设计

提出了一种用于非挥发性存储器的新型电压灵敏放大器。该电路采用一种可以自动关断、电流可控的预充电路,可以有效消除由于存储容量变大带来的巨大位线寄生电容的影响,有效提高了灵敏放大器的读取速度。经验证,该结构具有较快的读取速度,在3.3 V工作电压下,电路读取时间为11 ns。

基于生命值敏感的闪存数据库缓冲区替换算法

针对现有面向闪存的缓冲区替换算法的不足,提出了一种基于生命值敏感的闪存数据库缓冲区替换算法LAB-LRU。该算法把缓冲区分为3个LRU链表来管理,为缓冲区中每个活跃页定义生命值,使高生命值的数据页在缓存中停留更久。生命值的定义充分结合了数据页的访问频度、新颖度(recency)和闪存的读写代价,并采用多线程技术和双阈值控制实现并行高效替换。采用符合Zipf分布的不同用例进行测试,实验结果表明:在缓存命中率、闪存读写次数和系统运行时间方面,本文提出的LAB-LRU算法与现有缓存算法相比性能得到了明显提高。

基于广度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法

提出一种基于广度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法。通过广度优先搜索算法得到所有图形数最少的关键图形组。以45 nm标准单元库测试图形集为例,采用商用计算光刻软件Tachyon Tflex对本文方法的筛选结果进行仿真验证。结果表明,本文方法获得的关键图形组的工艺窗口优于Tachyon Tflex中的同类技术。相比于基于深度优先搜索的全芯片SMO关键图形筛选方法,本文方法只筛选出所有图形数量最少的关键图形组,图形筛选效率更高。

面向数据密集型应用的细粒度内存管理方案

提出并实现了一种细粒度内存管理方案.该方案以用户数据对象为粒度对内存进行管理,当需要将部分内存数据换出以获得空闲内存空间时,不再像传统操作系统以页为单位换出,而是将多个冷数据对象换出到底层存储设备中,最大限度地保证了被换出的数据近期内不会再次被访问,从而有效减少了额外的I/O开销.测试结果表明,本方案与操作系统页交换机制相比,系统响应速度平均提高了37.5%.