基于马氏距离的硬件木马检测方法

集成电路芯片在不受控的制造过程中可能会被嵌入恶意电路结构,形成硬件木马,给集成电路芯片的可信度带来极大的安全隐患。传统的测试技术很难发现这些硬件木马。针对这一问题,提出一种基于马氏距离的非破坏性硬件木马检测方法。通过对128位AES(Advanced Encryption Standard)加密电路的功耗仿真实验,对该方法进行验证。实验结果表明,基于马氏距离的硬件木马检测方法能够检测出面积比AES电路小2个数量级的硬件木马。

多端口存储器控制器IP核的设计与实现

提出了一种通用的多端口存储器控制器的设计与实现方案,该方案采用AMBA(advanced microcon-troller bus architecture)总线,最多可支持6个AHB(advanced high-performance bus)主设备同时访问存储器;支持包括SRAM、ROM、NOR-FLASH、SDR-SDRAM、DDR-SDRAM在内的多种存储器;内部设计实现的仲裁器采用固定优先级和TimeOut机制相结合的仲裁策略.基于SMIC 0.13μm CMOS工艺库,芯片面积约为230653μm2,系统时钟为130 MHz.FPGA验证结果表明:该方案实现的存储器控制器能够充分利用存储器的带宽,提高系统的性能.

虫孔路由NOC的缓冲分配算法

提出了一种可应用于虫孔路由片上网络(NOC)的缓冲分配算法.在满足系统总缓冲资源大小不变的情况下,该算法可以依据业务流量的特征在各个路由器的输入通道间分配缓冲资源.仿真结果表明,使用该算法后,系统缓冲资源得到了更有效的利用,数据包平均传输延迟小于均匀分配缓冲的NOC;在热点流量中,可节省约17%的缓冲资源.

基于加权翻转概率的硬件木马检测方法研究

集成电路代工模式以及设计中大量使用第三方知识产权(Intellectual Property,IP)核的现状,导致当前集成电路面临着"硬件木马"的安全新威胁.提出了一种针对门级网表电路进行硬件木马检测的方法.该方法给定电路输入端固定的取值概率,结合电路逻辑门功能和拓扑结构计算电路内部节点的翻转概率,并采用节点扇出对翻转概率进行加权,从而得到电路中的低加权翻转概率节点以实现硬件木马的检测.提出了对应的计算算法和检测流程,并在公开测试集进行验证,以Trust-Hub的AES、b19、RSA、RS232共计15种植入硬件木马的电路为检测对象,检测结果表明该方法的硬件木马检出率平均为92.58%,部分电路最高可达98.9%,最低为86.8%;误报率最低为2.8%,最高为13.2%.

基于旁路分析的硬件木马检测方法

集成电路芯片在不受控的制造过程中可能会被嵌入恶意电路结构,形成硬件木马,这给集成电路芯片的可靠性和可信度带来了极大的隐患,而利用传统的测试技术很难发现这些硬件木马.针对这一问题,文中提出了一种非破坏性的、基于旁路分析的硬件木马检测方法,它通过对芯片功耗瞬态变化情况的分析,采用奇异值分解算法对功耗进行统计处理来检测芯片中的硬件木马.在FPGA芯片上的硬件验证结果表明,即使在测量噪声和工艺扰动较大的环境中,文中方法也能检测出面积比原始电路小2个数量级的硬件木马.

通信芯片电压故障注入测试与功能安全评估方法

芯片是现代信息技术的核心和基础,芯片的功能安全在确保电子技术的可靠性方面发挥着重要作用.本研究以CAN通信芯片为对象,提出了一种基于电压故障注入的芯片功能安全评估方法.通过基于原型系统的自动化硬件故障注入测试,并结合自动触发信号与控制模块的设计,完善了目前CAN芯片安全性测试技术和功能实现上的不足.另外,基于该CAN芯片测试结果,提出了芯片对故障因素敏感的功能安全评估依据.结果表明,该电路通信芯片的某些管脚对标准工作电压范围下输入电压的幅值、脉宽和延迟毛刺较敏感.测试电路系统能够自动实现1.5~5.5 V大范围工作电压下的随机错误注入,以及错误要素敏感度分析,为提高通信芯片安全性提供更高效的评估依据.

硬件木马综述

集成电路在设计或制造过程中会受到硬件木马的攻击,使芯片与硬件的安全性受到威胁。硬件木马技术逐渐受到重视,已成为当今一个新的研究热点。文章介绍了硬件木马的概念,对三种主要的硬件木马分类方法进行了分析;着重探讨了硬件木马的检测方法。对检测方法存在的问题与面临的挑战进行了分析,指出基于旁路信号分析的硬件木马检测方法是当前最主要的一种检测方法。

多级拥塞控制的NOC路由算法

提出了一种多级拥塞控制片上网络(NOC)路由算法.当NOC处于中度和重度拥塞时,该算法根据各路由器拥塞等级的差别决定如何对本地拥塞进行处理.仿真结果表明,在均匀随机流量和对称随机流量下,NOC使用该算法的平均传输延迟小于单级拥塞控制算法.

基于遗传算法的片上网络缓冲分配算法

针对片上网络有限的缓冲资源,提出了一种缓冲分配算法.该算法首先通过分析模型估算出路由器每个输入通道的负载大小,随后根据输入通道的负载分布情况采用遗传算法来实现缓冲资源的分配.实验结果表明,在均匀随机流量下,与均匀分配算法和贪婪分配算法相比,新算法能获得更小的网络数据包延时,并可节省约33.3%的缓冲资源.

基于AMBA总线的脉冲调制控制器IP核的设计与实现

提出了一种基于AMBA2.0 APB总线的16位脉冲调制控制器IP核的设计方案.该设计集成了脉冲宽度调制(PWM)和脉冲密度调制(PDM)两种调制方式,并可以在两者间切换.采用SMIC 0.13μm工艺库,系统时钟可达150 MHz.通过FPGA验证,该控制器工作在PWM调制方式时,输出信号的频率范围为1~32 kHz;工作在PDM调制方式时,输出信号的频率范围为198 Hz^2.34 MHz.结果表明,该控制器在时钟频率为13~150 MHz下,不仅可以在两者间切换,而且可实现对输入数据的高效调制.

用于自适应路由片上网络的缓冲分配算法

针对片上网络缓冲资源紧张的问题,提出了一种缓冲分配算法。在有限的资源下,该算法能够根据每个路由器输入通道上负载的情况来自动分配缓冲资源,从而获得最大的网络性能。在该算法中,提出了适用于自适应路由算法下的路由器性能分析模型,利用该模型可以快速定位系统中的性能瓶颈。仿真实验的结果表明,使用本算法后的NoC能比均匀分配策略下的NoC获得更小的数据包平均传输时延,同时,该算法还能节省约33%的缓冲资源。

高端牛奶的市场竞争环境分析

在消费升级和国民健康意识的普及趋势下,我国乳制品消费量也逐渐提高,高端牛奶在特仑苏和金典广泛的市场教育下,迎来了稳定增长。牛奶高端化大势所趋,地方品牌在高端市场、超高端市场为消费者提供了更多选择。这一点线下市场尤其明显,线下市场地方品牌的高端奶占据了2/3以上的市场份额,“特金”一统高端市场的时代正在成为过去式。同时,地方品牌的活跃和高端产品的多元化也充分说明统一标准化与天然概念不能兼得。

高端牛奶的产业要素和趋势机会前瞻

通过对近年来高端牛奶市场数据的变化、消费者行为和习惯的改变以及高端牛奶产业要素的关联分析,发现三点市场产业趋势,即在消费端,首次建设性的提出高端牛奶的核心本质属性:天然、营养、新鲜,在消费升级和国民健康意识的普及趋势下,高端牛奶市场呈现出多样化和差异化的乳制品需求特征;在产业端,首次在全行业提出产区牛奶的概念,在特仑苏、金典双寡头的基础上,高端牛奶市场将在具有显著独特性和地缘优势的牛奶产区中孕育出新的黑马;在产区端,贺兰山-祁连山奶源带拥有独一无二的气候条件、地理优势和资源优势,载畜量大、奶源开发潜力大,与消费市场运输距离近、交通条件好,市场辐射半径较长,极有可能发展出一个新的百亿乳品企业。

高端牛奶的消费需求洞察与挖掘

消费者的牛奶需求始终围绕营养、天然、新鲜这三大痛点展开,这也是高端牛奶的核心本质属性。过往/现有高端牛奶产品并不能完全满足消费者对于品质的要求,消费者期待的很多价值点以及痛点、槽点,还需要更多优质产品来满足,这也是地方品牌创新的机会空间。因此,高端牛奶呼唤更多新产品和新品牌的加入,让市场能够充分发展。

基于节点活性的硬件木马检测方法

本文提出了一种基于节点活性的硬件木马检测方法,针对电路中的低活性节点生成测试向量,结合多参数旁路检测方法,实现对硬件木马的检测.以AES为目标电路并植入硬件木马,进行仿真及FPGA实验,实验结果表明与随机测试向量相比,本文生成的测试向量可将木马节点的翻转概率提高一个数量级、木马检测灵敏度分别提高6.75%(仿真)、77.4%(FPGA),硬件木马的检测精度达到10-4.

BUCK电源模块输出电容ESR在线检测电路设计

电解电容性能退化是电源失效的重要原因,等效串联电阻是电解电容状态的重要表征,因此在线监测等效串联电阻成为了开关电源健康监测的重要手段。提出了一种在线监测滤波电容等效串联电阻的方法,构建了BUCK电源等效串联电阻计算模型,设计了滤波电容在线监测电路,在不改变电路结构的情况下实现了对滤波电容的监测。

基于无偏滤波算法的开关电源ESR在线监测技术

电解电容因具备成本低、容量大等优点而被大量地应用于开关电源中作为输出电容,但是电解电容的退化失效严重地影响了开关电源模块的可靠性。以等效串联电阻(ESR)作为电解电容退化的监控目标,提出了基于改进无偏有限冲击响应(UFIR)滤波器滤波算法的实时ESR评估方法。该方法采用有限响应滤波器模型,避免测量噪声特性建模,通过采用增益调节系数实现在不同工况条件下的快速切换。仿真结果表明:提出的方法在多种条件下呈现出较好的性能,并且在复杂条件下具有更强的鲁棒性,从而更加符合实际的应用需求。

异质版图配准方法研究

版图配准是芯片重建的必要步骤,也是芯片硬件木马版图比对的前提和保障,开展版图配准方法研究具有重要的工程实践意义。现有的配准技术需要对芯片各个部门进行有重叠的高分辨率拍照,利用拍照所得的芯片微观照片的重叠部分进行拼接和配准,进而重建全芯片版图,以28 nm的AD9208芯片为例,实现拼接和配准的时间为6个月。针对现有的配准方法存在时间较长和人力成本较高的问题,提出了一种无重叠、无拼接和低分辨率的异质版图配准方法。对设计版图和芯片微观照片两种异质版图进行多尺度特征提取,可以对任意分辨率下的微观照片进行配准。实验结果验证了所提方法的检测准确率和检测效率。

多维统计特征分析的芯片硬件木马检测方法

集成电路的安全隐患使得我国军事、经济和通信等各个行业难以得到切实有力的安全保障。目前我国自主设计的关键集成电路普遍在非受控工艺线上加工制造,这一现状导致了集成电路存在硬件木马的威胁,因此硬件木马检测技术的研究具有使命意义。针对现有芯片硬件木马检测方法往往只提取旁路信号的单个特征进行数据分析导致的信息利用率不高、木马检测准确率较低的问题,提出了一种基于多维统计特征提取与分析的检测方法。用4个统计量,从不同角度刻画木马,增加了旁路信号中的木马特征与非木马特征的区别,并引入一分类支撑矢量机对提取的特征进行分析。实验结果验证了所提出的方法的检测准确率和检测效率。

基于遗传算法的硬件木马检测方法

针对硬件木马严重威胁到芯片的安全性和系统的可靠性的问题,提出了一种基于遗传算法的集成电路硬件木马检测方法,该方法将K均值算法的局部收敛能力和遗传算法的全局收敛能力结合起来,提取旁路信息间的微小特征差异,实现硬件木马的在线自动检测.本实验在FPGA芯片实现硬件验证,以全局时钟、动态功耗和环形振荡器的输出三个信号作为研究对象,搭建集成电路硬件木马检测系统采集三维旁路信息,对160个样本芯片数据进行聚类分析,实验结果证明该方法可准确有效地检测出硬件木马,检测分辨率达到10-4量级.