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在持续故障下对Ascon Cipher的安全分析
摘要。这项工作调查了NIST美国最近对Ascon Cipher进行的持续故障分析，用于轻巧的加密应用。在持续的故障中，在整个加密阶段，系统中都存在曾经通过Rowhammer注入技术注入的故障。在这项工作中，我们提出了一个模型，以安装Ascon Cipher上的持续故障分析（PFA）。在Ascon Cipher的最终回合中，我们确定置换回合中注入故障的S-box操作P 12很容易泄漏有关秘密密钥的信息。该模型可以存在于两个变体中，其中一个平行S-box调用中的单个输出s-box的实例，同一错误的S-box迭代64次。攻击模型表明，具有经过身份验证的加密使用相关数据（AEAD）模式运行的任何spongent构造都容易受到持续故障的影响。在这项工作中，我们演示了单个故障的场景，其中一旦注射后，在设备关闭电源之前，该故障持续了。使用采用的方法，我们成功地检索了Ascon中的128位键。我们的实验表明，所需查询的最小数字和最大数量分别为63个明文和451个明文。此外，我们观察到，安装攻击所需的查询数量取决于S-box LUT中的故障位置，如报告的图所示，该图报告了最小查询数量和100个键值的平均查询数量。
经常询问的问题| li-iontamer®传感器mos
•阶段1：滥用因素 - 热，电或机械滥用。•阶段2：初始电池排气（瓦解） - 电池电解质液体将蒸气转换为蒸气，并向外部通风。•阶段3：烟雾/火产生 - 单个故障细胞会迅速过热周围的细胞，从而导致它们进入热失控。Q 2：锂离子驯服传感器MOS检测到什么气体？ a：锂离子驯服传感器MOS是一种检测氢气的装置，该设备是在锂离子电池热逃亡过程中生成的。 氢的检测允许正确管理易燃气体积累，以避免爆炸性条件。 它还能够检测出在锂离子电池故障模式早期发生的电池电解质溶剂蒸气的初始排气。 早期发现此类事件允许采取适当的缓解步骤，以避免灾难性的热失去失败。 Q 3：锂离子驯服传感器MOS是否检测到不同的锂离子化学？ a：Q 2：锂离子驯服传感器MOS检测到什么气体？a：锂离子驯服传感器MOS是一种检测氢气的装置，该设备是在锂离子电池热逃亡过程中生成的。氢的检测允许正确管理易燃气体积累，以避免爆炸性条件。它还能够检测出在锂离子电池故障模式早期发生的电池电解质溶剂蒸气的初始排气。早期发现此类事件允许采取适当的缓解步骤，以避免灾难性的热失去失败。Q 3：锂离子驯服传感器MOS是否检测到不同的锂离子化学？ a：Q 3：锂离子驯服传感器MOS是否检测到不同的锂离子化学？a：
通过区块链确保IoT设备：混合模型
物联网（IoT）的快速扩展已改变了各个部门，实现了前所未有的连接性和自动化。与数十亿个设备相互连接，从智能家用电器到工业传感器，创新的潜力是巨大的。但是，这种扩散也引入了重大的安全漏洞。物联网设备通常以有限的处理能力运行，使其容易受到未经授权的访问，数据泄露和各种网络威胁的影响。对强大的安全解决方案的需求比以往任何时候都更为重要，因为传统的安全措施在解决这些设备带来的独特挑战方面经常缺乏。区块链技术已成为增强物联网环境安全性的有希望的解决方案[1]。它的分散性质比传统的集中式系统具有重要的优势，从而消除了攻击者可以利用的单个故障。通过提供交易的透明且不可变的分类帐，区块链确保数据完整性并促进网络参与者之间的信任。此外，区块链促进安全设备身份管理和数据传输的能力使其特别适合物联网应用程序。尽管区块链具有优势，但其与物联网系统的集成提出了挑战[2]。IoT设备生成的庞大数据量可能会导致区块链网络中的可扩展性问题。此外，许多物联网设备的有限资源可能会阻碍复杂区块链协议的实现。因此，一种结合区块链和传统物联网安全措施优势的混合模型至关重要。本文提出了一个混合模型，将区块链技术的好处与已建立的IoT安全协议相结合，以创建全面的安全框架[3]。
使用基于 RSSI 的位置信号对无人机群进行高级控制...
使用自主无人机协作群调查区域并收集有关失踪人员位置的信息，可以为搜索和救援行动带来巨大好处。本文研究了无人机群算法，该算法可防止代理对之间以及代理与静态障碍物之间的碰撞。该群由具有通信约束的低成本协作固定翼飞机组成。首先开发了一种分散式群体行为，假设系统能够提供所有飞机的准确位置。此外，代理通过使用 RSSI 测量来估计其位置。所有代理都配备了通信设备和广播无线电信号，并测量接收到的信号强度，以估计与其他群成员的距离。这些估计值进一步用于开发多点定位算法，其中每个代理使用来自至少三个附近代理的距离估计来估计自己的位置。通过添加飞机运动学的动态模型，可以提供更准确的估计，其中考虑了错误的位置估计。在 MATLAB 中，在 2-D 环境中模拟了自主群。代理实时做出决策，其运动由势场和信息素水平控制。排斥势用于防止碰撞，吸引势用于形成无人机集群，以便所有成员都保持在通信范围内。群体也被吸引到环境中未探索的区域。当提供真实的无人机位置时，开发的势场算法在控制群体方面确实显示出有希望的结果。代理对之间或代理与障碍物之间没有发生碰撞。代理没有越界，群体很强大，因为它能够处理单个成员的丢失。对于基于 RSSI 的位置估计方法，需要进一步开发群体行为。通信设备的接收器灵敏度限制了代理之间的最大距离及其滚动角度差异。当发生单个故障或障碍物阻碍群体路径时，并不总是有足够的 RSSI 测量值可用于执行
R22 M.Tech. ECE JNTUH 贾瓦哈拉尔·尼赫鲁......
1. 揭示使用 FPGA 的设计方法。2. 深入了解故障模型。3. 了解用于故障检测的测试模式生成技术。4. 设计时序电路中的故障诊断。5. 通过案例研究了解流程设计。单元 - I 可编程逻辑器件：可编程逻辑器件的概念、SPLD、PAL 器件、PLA 器件、GAL 器件、CPLD 架构、FPGA FPGA 技术、架构、virtex CLB 和切片、FPGA 编程技术、Xilinx XC2000、XC3000、XC4000 架构、Actel ACT1、ACT2 和 ACT3 架构。 [教材-1] 第二单元 用状态图和状态表分析和推导时钟时序电路：时序奇偶校验器、信号跟踪和时序图分析-状态表和状态图-时序电路的通用模型、序列检测器的设计、更复杂的设计问题、状态图构建指南、串行数据转换、字母数字状态图符号。多时钟时序电路的需求和设计策略。[教材-2] 第三单元 时序电路设计：时序电路的设计程序-设计示例、代码转换器、迭代电路的设计、比较器的设计、控制器 (FSM) - 亚稳态、同步、FSM 问题、流水线资源共享、使用 FPGA 的时序电路设计、时序电路的仿真和测试、计算机辅助设计概述。 [教材-2] 第四单元故障建模和测试模式生成：逻辑故障模型、故障检测和冗余、故障等效性和故障定位、故障主导性、单个故障卡住模型、多个故障卡住模型、桥接故障模型。通过常规方法、路径敏感化技术、布尔差分法、KOHAVI 算法、测试算法-D 算法、随机测试、转换计数测试、签名分析和测试桥接故障对组合电路进行故障诊断。[教材-3 和参考文献 1] 第五单元时序电路中的故障诊断：电路测试方法、转换检查方法、状态识别和故障检测实验、机器识别、故障检测实验设计。[参考文献 3]