基于Bartlett和多分类F检验侧信道泄露评估

为了解决测试向量泄露评估(TVLA)技术进行侧信道泄露检测时,两组功耗样本(固定明文和随机明文)的均值差异较小时,t检验存在漏检以及可能导致评估出现假阴性的问题。基于此,提出对样本的均值与方差等参数进行差异评估,进而提出基于Bartlett和多分类F检验侧信道泄露评估(Bartlett-F检验)方法。在Bartlett-F检验中,将Bartlett检验用于均值差异小于方差差异的功耗样本以解决漏检问题,将多分类F检验用于均值差异大于方差差异的功耗样本以解决评估出现假阴性的问题。在检验中,若P值小于阈值,则有泄露。实验结果表明,当均值差异小于方差差异时,Bartlett检验的P值小于阈值时所需样本量为1.5×10^(4),而t检验则需要更大的样本量。当方差差异小于均值差异时,t检验的P值小于阈值时所需样本量为2.0×10^(2),而F检验所需样本量仅为t检验的110。因此,Bartlett-F检验可以解决TVLA技术在泄露检测中存在的问题。

欧美达Aespire/5和Aestiva/5麻醉机漏气检测的原理和方法

0引言目前市面上欧美达麻醉机主要有2个系列：（1）Aespire/5系列,此系列的麻醉机麻醉回路为分立式循环回路,这种回路管道走向清晰,容易检修,但经常装卸的部件损坏机会较多;（2）Aestiva/5系列,该系列的麻醉机麻醉回路为组合式循环回路,这种回路设计外观整洁,部件损坏几率降低,是Aespire/5系列的升级产品。

长输管道泄漏故障诊断方法研究

以智能控制理论中的模糊决策为出发点,并根据专家和运行人员的现场经验总结出若干条管道运行的工况评价规则,应用粗糙集理论对评价规则进行约减得到完备的决策规则表,基于模糊自适应推理,结合模糊决策规则表可迅速、准确地检测出输油管是否发生泄漏;考虑到管内流体参数在正常工况下也会在一定范围内波动,采用将采样得到的数据输入知识库进行部分更新的方法,实验证明,引入对采样数据更新的基于模糊决策的管道泄漏检测方法能更精确的判断管线是否发生泄漏。

油泵支架成品性能综合检测系统

在自制油泵支架成品综合性能测试设备的项目中，我们开发了一个性能可靠，性价比高、柔性灵活的系统，整个综合性能检测控制系统由虚拟仪器系统，泄露测试系统，温控系统、传感器系统、气动系统、工控机柜系统、各种信号状态灯和按钮开关等外围系统构成，经过实际投入生产运行证明，该系统能够完全满足实际生产需要，达到了一线多用的目的。

基于双样本KS检验的非特定TVLA方法

测试向量泄露评估(TVLA)在能耗样本量较少时易出现“假阴性”错误。针对该问题进行了理论推导,发现对非特定TVLA,能量迹中存在泄露的采样点处得到的检验统计量t值随能耗样本量变化而变化,非泄露点处的t值则无显著变化,因此当存在泄露时不同能耗样本量下得到的t值序列的分布不同。据此提出在不同样本量下实施非特定TVLA并对得到的t值序列实施双样本KS检验以评估泄露。分别在无防护对齐仿真能耗数据、加防护对齐能耗数据集DPAContestv4_2和加防护非对齐自测能耗数据上进行了验证,结果表明在对齐的仿真能耗数据和DPAContestv4_2数据集上所提方法检测出泄露所需样本量较其他方法均有所减小,最多分别减小了46.1%和39.0%;在非对齐的自测能耗数据进行对齐处理后,所提方法所需能耗样本量较其他方法同样有所减小,最多减小了29.4%。因此所提方法能够有效减小能耗样本量较小时出现“假阴性”错误的概率。