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基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
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基于逆变器的黑启动资源：硬件测试
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面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
量子硬件上破坏椭圆曲线加密的资源估计
基点P =（PX，PY）。曲线上的点是整数模块。可以通过生成一个随机整数0≤k≤p -1作为私钥和计算q = [k] p = p = p +… + p作为公共密钥通过椭圆曲线点添加作为公共密钥来创建一个键对。
废物 - 小硬件
编号描述 美国尺寸 美国容量 美国运输重量/箱 公制尺寸 公制容量 公制运输重量/箱 颜色包装 **美国定价 2640 BRUTE ® 手推车，适用于 2620、2632、2643、2655 集装箱 18 1 ⁄ 4 " 直径 x 6 5 ⁄ 8 " 高 250 磅 13.1 磅 46.4 厘米 x 16.8 厘米 113.3 千克 5.94 千克 BLA 2 66.20 2640-43 BRUTE ® 静音手推车，适用于 2620、2632、2643、2655 集装箱 18 1 ⁄ 4 " 直径 x 6 5 ⁄ 8 " 高 250 磅 13.8 磅 46.4 厘米 x 16.8 厘米 113.3 千克 6.26 千克 BLA 2 89.00 2650 通用滚筒2655 集装箱用手推车 24 3 ⁄ 8 英寸直径 x 7 1 ⁄ 8 英寸高 500 磅 28.2 磅 61.9 厘米 x 18.1 厘米 226.7 千克 12.8 千克 BLA 2 123.00 2646 BRUTE ® 串联手推车，适用于 2620、2632、2643、2655、3526、3536 集装箱 45 英寸长 x 20 1 ⁄ 4 英寸宽 x 8 英寸高 每平台 200 磅 21 磅 114.3 厘米 x 51.4 厘米 x 20.3 厘米 每平台 90.7 千克 9.5 千克 BLA 1 168.50
