-
公开(公告)号：CN117271282A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311063006.9
申请日：2023-08-23
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于QEMU仿真的C代码级侧信道泄漏能量迹采集方法，属于芯片安全检测技术领域。相较于传统的侧信道评估方法(测试设备/硬件等+分析软件)，采用本发明的能量迹采集方法无需购置昂贵采集硬件设备，只需在普通计算机上即可进行快速仿真和测试。相较于物理硬件采集，本发明使用软件仿真可以消除噪声(物理采集不可避免带来噪声)，从而提高准确性并减少采集数据量。
-
公开(公告)号：CN111880768B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010715870.2
申请日：2020-07-23
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F8/10
Abstract: 本发明涉及一种IP核代码级安全需求描述方法，其中，包括：输入IP核设计代码及需求规格说明书；分析IP核需求规格说明书并确定IP核的主要功能和目的，找到IP核中实现功能所需要的最小组成部分；按照对功能实现的重要程度对组成部分进行排序，得到按重要程度排序的安全资产；分析并确定接口，可被攻击者获取并对安全资产进行访问，作为安全需求的访问点；依据安全资产及访问点，分析安全需求，以编写安全行为和安全条件；基于信息流理论，对IP核设计进行信息流处理，依次添加污迹标签和污迹传播逻辑，结合SVA语法映射为可执行属性。本发明实现了从需求到断言的转换，生成的安全属性基于SVA语言，可被大多数仿真和形式化验证工具支持。使用者无需手动编写安全属性断言，提高了IP核安全性验证的效率。
-
公开(公告)号：CN115688104A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211424243.9
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于子图同构的RTL级硬件木马检测方法，属于RTL级硬件安全性分析技术领域。本发明提供的基于子图同构的RTL级硬件木马检测方法通过添加约束和剪枝条件优化子图同构算法，以较低的代价，快速、精确地确定木马的位置，并给出检测结果的置信度与图形化表征,不依赖参考模型，便于使用、推广。
-
公开(公告)号：CN109492337B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201811541599.4
申请日：2018-12-17
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F30/34
Abstract: 本发明涉及一种基高精度信息流追踪模型生成方法按照工作类别分类，输入可编程逻辑器件代码，对代码中实例化的模块名称进行识别，将模块名称与可编程逻辑器件对应网表库中的模块名进行匹配，如果一致则该代码为门级层次，否则为RTL级层次，对RTL级层次中的显示流进行处理，遍历所有输入，计算赋值语句输出，将结果转为真值表；使用门级信息流理论，输入原真值表，生成全输入输出信息流污迹标签的真值表；使用卡诺图化简真值表，转化为信息流追踪逻辑，对RTL级层次中的隐式流进行处理，实现对RTL级层次代码的信息流处理。对门级层次信息流处理。通过对可编程逻辑器件中RTL级层次代码和门级层次代码进行分类并分别进行信息流追踪处理，生成可编程逻辑器件信息流追踪模型的生成。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113051628A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110301629.X
申请日：2021-03-22
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于残差学习的芯片侧信道攻击降噪预处理方法，属于芯片安全检测技术领域。本发明提供了一种基于残差学习的芯片侧信道攻击降噪预处理方法，该方法通过构造深度残差网络学习原始能量迹和噪声之间的映射关系，从而能够生成任意符合采集设备特性能量迹所对应的噪声，将原始能量迹减去生成的噪声，即可完成降噪预处理步骤。
-
-
公开(公告)号：CN112905954A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202011574881.X
申请日：2020-12-28
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种利用FPGA BRAM的CNN模型卷积运算加速计算方法，其中，包括：(1)将输入矩阵A和矩阵B存入FPGA的BRAM；假设输入矩阵分别为A(M*N)和B(N*P)，输出矩阵为C(M*P)；)并行计算矩阵C的元素Cij；当读取完成后，计算Cij，同时下一个计算单元继续读取输入数据：(3)将Cij写回BRAM，得到矩阵乘法的计算结果C(M*P)。本发明能够提高CNN模型卷积运算计算性能。
-
公开(公告)号：CN109492337A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811541599.4
申请日：2018-12-17
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基高精度信息流追踪模型生成方法按照工作类别分类，输入可编程逻辑器件代码，对代码中实例化的模块名称进行识别，将模块名称与可编程逻辑器件对应网表库中的模块名进行匹配，如果一致则该代码为门级层次，否则为RTL级层次，对RTL级层次中的显示流进行处理，遍历所有输入，计算赋值语句输出，将结果转为真值表；使用门级信息流理论，输入原真值表，生成全输入输出信息流污迹标签的真值表；使用卡诺图化简真值表，转化为信息流追踪逻辑，对RTL级层次中的隐式流进行处理，实现对RTL级层次代码的信息流处理。对门级层次信息流处理。通过对可编程逻辑器件中RTL级层次代码和门级层次代码进行分类并分别进行信息流追踪处理，生成可编程逻辑器件信息流追踪模型的生成。
-
公开(公告)号：CN113051628B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202110301629.X
申请日：2021-03-22
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于残差学习的芯片侧信道攻击降噪预处理方法，属于芯片安全检测技术领域。本发明提供了一种基于残差学习的芯片侧信道攻击降噪预处理方法，该方法通过构造深度残差网络学习原始能量迹和噪声之间的映射关系，从而能够生成任意符合采集设备特性能量迹所对应的噪声，将原始能量迹减去生成的噪声，即可完成降噪预处理步骤。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
24
records
(took 0.099 seconds)
