本研究重点关注物理不可克隆功能 (PUF) 在军事物联网 (IoT) 环境中的适用性。由于某些制造过程细节的物理特性不可控,PUF 可以被视为基于硬件的熵源。这种熵源在某些情况下非常便宜,在硬件安全方面很有前景。但是,当前的实现有些脆弱,尤其是对机器学习攻击。尽管存在漏洞,但 PUF 为安全性较低的环境提供了廉价且简单的解决方案,并且已在商业上使用。在此处进行的比较研究中,PUF 可能会缩小现有的 IoT 攻击面 - 这意味着尽管理想的 PUF 似乎很难实现,但当前的 IoT 安全状态欢迎任何和所有更好的安全解决方案。在军事环境中,应通过将安全模型与特定 PUF 实现的功能进行比较来验证每个用例。最有前途的军事应用领域是按以下顺序保护物流、智能设备、医疗保健、态势感知(传感器数据)、蓝军跟踪和任务 ICT 服务中的物联网技术。技术用例围绕物联网硬件的加密密钥存储、身份验证、服务配置和防篡改证据展开
科学技术的快速发展使自动驾驶汽车出现在公众的愿景中,其独特的自主权也为人们的旅行带来了便利。但是,由于自动驾驶汽车系统的复杂性和新颖性以及对高级传感器和硬件的依赖,一旦发生故障,交通事故,会对行人和非机动车辆造成一定的损害。自动驾驶汽车具有一定程度的自治,这有影响
随着混合工作和随时随地工作成为改善员工体验 (EX) 的工作场所设计的焦点,越来越多的组织寻求为员工配备合适的硬件和设备,以提高工作效率。COVID-19 疫情导致对硬件的投资增加——组织将继续在这一领域投资,因为他们满足员工技术需求,以解决随时随地工作带来的新挑战。戴尔外围设备提供多种型号
本标准定义了 NASA 任务硬件的紧固件控制要求,适用于更高级别要求文件,例如 NASA 中心质量管理体系文件、计划安全和任务保证计划、项目任务保证计划或采购订单和合同等。NPR 8735.2,NASA 合同政府质量保证职能管理,规定此处的要求是该机构质量要求基准的一部分。有关适用性声明,请参阅 NPR 8735.2。
a-crypt kg生成,商店,分发和管理加密密钥和证书,以确保您的数据保持安全并且您的通信是机密的。a-crypt kg是一个由两个关键组件组成的集成平台:在计算机和A-Crypt kg安全模块上运行的密钥管理软件,具有基于内置硬件的真正随机数生成器。共同为安全的密钥生成和管理提供了完整的解决方案。
摘要 — 量子计算是一种很有前途的解决计算难题的范例。IBM、Rigetti 和 D-Wave 等多家公司使用基于云的平台提供量子计算机,该平台具有几个有趣的特性,即:(i) 云端存在具有不同数量量子比特和耦合图的量子硬件,可提供不同的计算能力;(ii) 套件中存在具有相同耦合图的多个硬件;(iii) 具有更多量子比特的较大硬件的耦合图可以适应许多较小硬件的耦合图;(iv) 每个硬件的质量都不同;(v) 用户无法验证从量子硬件获得的结果的来源。换句话说,用户依赖云提供商的调度程序来分配请求的硬件;(vi) 云端的量子程序队列通常很长,并且可以最大化吞吐量,这是降低成本和帮助科学界进行探索的关键。上述因素促使了一种新的威胁模型,该模型具有以下可能性:(a)未来,第三方不太可信的量子计算机可能会分配质量较差的硬件,以节省成本或满足其虚假宣传的量子比特或量子硬件规格;(b)工作负载调度算法可能存在错误或恶意代码段,这些错误或恶意代码段将试图以分配给质量较差的硬件为代价来最大化吞吐量。可信提供商也有可能存在此类错误;(c)可信云供应商中的恶意员工可能会试图通过篡改调度算法或重新路由程序来降低用户计算质量,从而破坏供应商的声誉;(d)恶意员工可以通过将程序重定向到他们具有完全控制权的第三方量子硬件来窃取信息。如果分配的硬件质量较差,用户将遭受质量较差的结果或更长的收敛时间。我们提出了两种量子物理不可克隆函数 (QuPUF) 来解决此问题 - 一种基于叠加,另一种基于退相干。我们在真实量子硬件上的实验表明
标准定义了必须测试的组件以及检测该组件故障/错误的可接受措施示例。根据类别,要测试的组件包括 CPU、时钟、易失性和非易失性存储器、内部数据路径、I/O 和通信接口(表 2)。一般来说,对于每个组件,开发人员可以选择几种类型的措施来验证/测试组件功能。这些建议的措施可以是:• 基于硬件的 • 基于软件的 • 硬件和软件相结合的措施
1.3 适用性 本文件适用于涉及将聚合物工艺(例如粘合、铆接、保形涂层、封装)应用于电气/电子元件的制造商,包括印刷电路板组件、光纤和金属电缆和线束组件、机械部件(例如镀锡底盘、支架、紧固件)及其元件,以及合同中引用的任何地方。用户负责确定是否需要使用聚合物材料来确保硬件的性能或可靠性。
一种混合云方法结合了两全其美的最好的:本地系统的可靠性具有云的灵活性和可扩展性。此体系结构减少了对NVR/DVR等过时的硬件的需求,从而创建了一个易于部署和扩展的解决方案。通过使用基于边缘的计算,系统可以为关键操作提供低延迟性能,同时利用云计算功能来用于集中管理,企业软件更新和基于AI的分析。