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公开(公告)号：CN110569161B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910869307.8
申请日：2019-09-16
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种基于反馈移位寄存器的电路故障注入系统，包括电路预处理模块、伪随机数生成器、控制模块、结果输出模块。电路预处理模块将四路选择器插入需要故障注入的电路节点上；伪随机数生成器生成随机数用于模拟空间下辐射对电路的随机攻击；控制模块控制电路的工作包括故障注入的开始与结束；结果输出模块输出电路的正常工作结果和故障注入情况下的故障注入误结果。结合输出模块的输出结果和伪随机数生成器的结构，可以分析出电路的故障注入节点的敏感度。该方法用于模拟电磁辐射对电路的影响，不需要外部输入即可完成随机故障注入，节约故障注入电路IO口资源，无需冗余结构分析电路结果，减少故障注入电路面积。
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公开(公告)号：CN110674931B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910935582.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种全连接神经网络优化方法和装置，方法包括：获取待优化神经网络结构数据及其输入样本数据集；计算神经网络中各神经元的输入和输出表达式；计算隐藏层中各神经元对后一层中各神经元的影响程度表达式；基于神经元对后一层中各神经元的影响程度表达式，计算前一层输入变化引起的所述影响程度的变化程度表达式；计算各神经元与后一层中各神经元的关联程度表达式并基样本数据关联程度值；最后对于较小的关联程度值，将其对应的神经元之间的权重值进行近似处理。本发明在考察各个神经元之间的关联程度的同时考虑了输入变化对关联程度的影响，减小功耗开销，提高神经网络的可靠性。
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公开(公告)号：CN111722948A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010505425.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明提供一种ARM指令集软错误故障注入系统及其方法，包括工作电脑、目标开发板、JTAG接口和USB接口，工作电脑内安装有Python注错脚本和OpenOCD，工作电脑通过JTAG接口与目标开发板相连，OpenOCD通过JTAG接口控制目标开发板，目标开发板通过USB接口向工作电脑中的Python注错脚本回传日志信息。本发明使用OpenOCD作为核心内容，通过调用OpenOCD提供的接口，修改程序的指令和内存值，从而达到对程序注入软错误的目的，实现对ARM指令集的自动测试，使用方便，且成本低廉，实现简单，为开发者分析ARM指令集的可靠性提供了一种低成本又高效的自动测试途径。
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公开(公告)号：CN109167589A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811080073.0
申请日：2018-09-17
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H03K3/013 , H03K3/3562
Abstract: 本发明公开了一种抗单粒子效应的触发器，维持了双互锁单元在各种工艺下原有的电路拓扑结构和晶体管尺寸，在版图上基于双互锁主从型触发器各节点的敏感性分析进行重新布局，将NMOS/PMOS存储信息相同的漏端进行节点分离，防止两位相同存储信息一同发生错误造成双互锁单元翻转，将信息存储不同的同PMOS/NMOS型晶体管共源极相邻放置，在粒子入射影响时利用双互锁设计本身的电路连接特性抑制单粒子翻转，使敏感节点上由单粒子效应导致的额外电荷的影响有所抵消，并且将主从锁存器的晶体管以锯齿状的形式放置，将同步打击局限在狭窄的入射角度内，限制了主从锁存器多位存储节点同时被打中的情况。
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公开(公告)号：CN110569161A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910869307.8
申请日：2019-09-16
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种基于反馈移位寄存器的电路故障注入系统，包括电路预处理模块、伪随机数生成器、控制模块、结果输出模块。电路预处理模块将四路选择器插入需要故障注入的电路节点上；伪随机数生成器生成随机数用于模拟空间下辐射对电路的随机攻击；控制模块控制电路的工作包括故障注入的开始与结束；结果输出模块输出电路的正常工作结果和故障注入情况下的故障注入误结果。结合输出模块的输出结果和伪随机数生成器的结构，可以分析出电路的故障注入节点的敏感度。该方法用于模拟电磁辐射对电路的影响，不需要外部输入即可完成随机故障注入，节约故障注入电路IO口资源，无需冗余结构分析电路结果，减少故障注入电路面积。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111722948B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010505425.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明提供一种ARM指令集软错误故障注入系统及其方法，包括工作电脑、目标开发板、JTAG接口和USB接口，工作电脑内安装有Python注错脚本和OpenOCD，工作电脑通过JTAG接口与目标开发板相连，OpenOCD通过JTAG接口控制目标开发板，目标开发板通过USB接口向工作电脑中的Python注错脚本回传日志信息。本发明使用OpenOCD作为核心内容，通过调用OpenOCD提供的接口，修改程序的指令和内存值，从而达到对程序注入软错误的目的，实现对ARM指令集的自动测试，使用方便，且成本低廉，实现简单，为开发者分析ARM指令集的可靠性提供了一种低成本又高效的自动测试途径。
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公开(公告)号：CN111563578A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010349927.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F11/263
Abstract: 本发明公开了一种基于TensorFlow的卷积神经网络故障注入系统，包括训练模块、注错模块和解析模块；训练模块用于获取目标神经网络参数，计算神经网络内部网络层浮点数运算次数，生成神经网络模型，以及训练所生成的神经网络模型；注错模块用于执行注错任务，包括网络层输入注错、权重注错和全局注错；解析模块用于根据注错任务的执行结果，分析被测试神经网络内在网络层的滤错能力、整体错误恢复能力和权重参数对神经网络的影响。本发明基于网络层浮点数运算次数实现权重注错、网络层输入注错和计算注错，使得故障注入系统能模拟不同的硬件平台的故障注入。
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公开(公告)号：CN111563578B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010349927.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F11/263
Abstract: 本发明公开了一种基于TensorFlow的卷积神经网络故障注入系统，包括训练模块、注错模块和解析模块；训练模块用于获取目标神经网络参数，计算神经网络内部网络层浮点数运算次数，生成神经网络模型，以及训练所生成的神经网络模型；注错模块用于执行注错任务，包括网络层输入注错、权重注错和全局注错；解析模块用于根据注错任务的执行结果，分析被测试神经网络内在网络层的滤错能力、整体错误恢复能力和权重参数对神经网络的影响。本发明基于网络层浮点数运算次数实现权重注错、网络层输入注错和计算注错，使得故障注入系统能模拟不同的硬件平台的故障注入。
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公开(公告)号：CN110674931A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910935582.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种全连接神经网络优化方法和装置，方法包括：获取待优化神经网络结构数据及其输入样本数据集；计算神经网络中各神经元的输入和输出表达式；计算隐藏层中各神经元对后一层中各神经元的影响程度表达式；基于神经元对后一层中各神经元的影响程度表达式，计算前一层输入变化引起的所述影响程度的变化程度表达式；计算各神经元与后一层中各神经元的关联程度表达式并基样本数据关联程度值；最后对于较小的关联程度值，将其对应的神经元之间的权重值进行近似处理。本发明在考察各个神经元之间的关联程度的同时考虑了输入变化对关联程度的影响，减小功耗开销，提高神经网络的可靠性。
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公开(公告)号：CN110633799A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910933229.3
申请日：2019-09-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种全连接神经网络优化方法和装置，方法包括：计算各隐藏层与输出层中神经元的输入表达式；计算得到各隐藏层中神经元对输出层各神经元的影响程度表达式；计算各隐藏层神经元对输出层的总影响程度表达式；基于输入样本数据集中的样本数据，计算得到各隐藏层神经元对输出层的总影响程度值；对总影响程度值较小的神经元的输入进行近似处理，即得到优化后的神经网络。本发明通过考察隐藏层中每个神经元对输出信号的影响程度，对影响程度较小的神经元的输入信号进行近似，可在保证输出精度的基础上减少内存占比和功耗开销。
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