一种通用处理器硬件安全综合评价方法及系统

    公开(公告)号:CN119150299A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411210229.8

    申请日:2024-08-30

    Abstract: 本发明公开一种通用处理器硬件安全综合评价方法及系统,属于芯片安全技术领域。所述方法包括:构建处理器芯片的硬件安全要求,所述硬件安全要求包含功能正确性要求、数据完整性要求、信息私密性要求和系统可用性要求;根据每一硬件安全要求对处理器芯片的影响,对该硬件安全要求进行重要性赋值;基于处理器的微架构示意图,获取该处理器对应的硬件安全要求集合;其中,每一硬件安全要求对应多个测试用例;基于所述测试用例完成该处理器的确定检测和/或随机测试;依据所述检测结果与硬件安全要求的重要性赋值,得到该处理器的硬件安全综合评价结果。本发明可以实现对通用处理器硬件安全的综合评估。

    一种用户自选子秘密的多秘密共享方法

    公开(公告)号:CN117240458B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311502957.1

    申请日:2023-11-13

    Abstract: 本发明涉及一种用户自选子秘密的多秘密共享方法,基于一个秘密分发者、以及与之相通信的各个秘密参与者,根据各个待共享秘密分别所对应的秘密参与者集合与秘密恢复门限值,分别针对各个待共享秘密,以各秘密参与者分别自主选择私钥作为子秘密,联系椭圆曲线离散对数问题,计算相对应的非齐次线性递归序列进行公开,实现待共享秘密的分发共享,然后实现目标秘密的秘密恢复;整个设计可在不安全信道中进行多秘密共享,为每个秘密建立独立的存取结构,多秘密的分发基于非其次线性递归ILR实现,各秘密参与者基于椭圆曲线离散对数问题,自主进行子秘密选择,并能够按照任意顺序恢复秘密,提高安全性。

    基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法装置

    公开(公告)号:CN112165484B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202011021966.5

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本发明实施例提供了基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法、装置,将侧信道分析与深度学习方法相结合,将网络层加密网络会话执行过程中与设备层现场总线、I/O信号、能量、电磁等物理信息的相互影响和内在联系也纳入分析对象,具体的:构建报文二维数据矩阵、通信行为二维数据矩阵以及现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量,将报文二维数据矩阵、行为二维数据矩阵、现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量输入至预先训练的网络流量识别模型中,识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案,提高了网络加密流量识别的准确率和效率。

    基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法装置

    公开(公告)号:CN112165484A

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN202011021966.5

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本发明实施例提供了基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法、装置,将侧信道分析与深度学习方法相结合,将网络层加密网络会话执行过程中与设备层现场总线、I/O信号、能量、电磁等物理信息的相互影响和内在联系也纳入分析对象,具体的:构建报文二维数据矩阵、通信行为二维数据矩阵以及现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量,将报文二维数据矩阵、行为二维数据矩阵、现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量输入至预先训练的网络流量识别模型中,识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案,提高了网络加密流量识别的准确率和效率。

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