MS PUF:抗机器学习建模攻击的多维协同强PUF设计

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作者 左欣怡 马双宝 +3 位作者 李少青 王振宇 刘威 张洋 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期62-73,共12页

物理不可克隆函数(PUF)在资源受限的信息安全领域起着至关重要的作用,然而广泛使用的仲裁器PUF(APUF)及其变体因结构简单和防御维度单一,面临机器学习建模攻击的威胁,同时具有高防御能力的PUF设计通常伴随着较高的硬件成本。为应对这些... 物理不可克隆函数(PUF)在资源受限的信息安全领域起着至关重要的作用,然而广泛使用的仲裁器PUF(APUF)及其变体因结构简单和防御维度单一,面临机器学习建模攻击的威胁,同时具有高防御能力的PUF设计通常伴随着较高的硬件成本。为应对这些挑战,提出一种新型的多维协同PUF(MS PUF)设计,旨在平衡强大的抗建模攻击能力和低硬件开销。该设计以APUF为基础,融合了弱PUF、线性反馈移位寄存器(LFSR)和多路复用器(MUX),通过异或操作混淆输入信号并动态控制MUX输出,增强了PUF响应的安全性和不可预测性。在此设计中,MUX的输出有两种选择:一是直接采用弱PUF序列,二是通过分组异或处理并采用由弱PUF初始化的LFSR生成的序列。此外,MS PUF通过引入逐层异或混淆机制,构筑了一个多层次、多维度的协同安全防御策略。实验结果表明,MS PUF在均匀性、唯一性和可靠性等关键性能指标上表现优异,且硬件开销低,在防御逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)以及全连接长短时记忆(FC-LSTM)网络等多种机器学习建模攻击时,MS PUF的预测准确率均接近50%,展示了出色的防御能力。 展开更多

关键词 仲裁器物理不可克隆函数 机器学习建模攻击 硬件开销 多维协同PUF 逐层异或混淆机制

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基于FP-Growth数据挖掘的直流串联故障电弧特征提取及检测方法

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作者 杨晓华 费正源 +3 位作者 代盛国 刘家欣 陈思磊 李兴文 《广东电力》 北大核心 2025年第3期104-112,共9页

为解决传统时频分析方法难以有效提取多种电极材料下的故障电弧特征,导致故障电弧检测装置拒动而引发火灾的问题,提出了基于频繁模式增长(FP-Growth)数据挖掘的直流故障电弧检测算法,实现多种电极材料下的特征有效提取。基于改进粒子群... 为解决传统时频分析方法难以有效提取多种电极材料下的故障电弧特征,导致故障电弧检测装置拒动而引发火灾的问题,提出了基于频繁模式增长(FP-Growth)数据挖掘的直流故障电弧检测算法,实现多种电极材料下的特征有效提取。基于改进粒子群算法对检测算法的准确率、检测时间和内存大小进行协同优化,实现在硬件资源受限条件下故障电弧检测算法最优参数的选取。经过测试验证表明该方法能够快速、有效地检测不同电极材料下的直流串联故障电弧,为基于材料差异的故障电弧特征提取及检测方法的硬件实现提供参考。 展开更多

关键词 故障电弧 频繁模式增长 协同优化 改进粒子群 硬件实现 机器学习

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基于MLBO-KCV的微流控预测算法

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作者 汪子晨 梁威 《压电与声光》 北大核心 2025年第4期783-790,共8页

针对在激发兰姆波进行液滴操控实验时,不同体积液滴的运动距离因激发参数的噪声干扰而导致无法准确定位的问题,提出了一种加入贝叶斯优化算法的机器学习模型(MLBO)与K折交叉验证(KCV)相结合的MLBO-KCV算法。该算法拥有自动寻找模型最佳... 针对在激发兰姆波进行液滴操控实验时,不同体积液滴的运动距离因激发参数的噪声干扰而导致无法准确定位的问题,提出了一种加入贝叶斯优化算法的机器学习模型(MLBO)与K折交叉验证(KCV)相结合的MLBO-KCV算法。该算法拥有自动寻找模型最佳超参数组合的能力,通过高斯函数和采集函数提高模型的预测精准度,利用预定义的验证函数多次评估模型的预测结果。实验结果表明,MLBO-KCV算法的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)较经典单模型算法分别降低了40.39%~78.03%、26.77%~51.35%,决定系数(R^(2))提高了5.23%~14.58%,且R^(2)最高值为0.98。MLBO-KCV算法提高了液滴运动距离的预测精度及可靠性,为基于机器学习精准控制液滴进行定向药物输送和微流体芯片等领域提供了依据。 展开更多

关键词 兰姆波微流控 贝叶斯优化机器学习模型 K折交叉验证算法 距离预测 图形用户界面

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基于机器学习的大规模云桌面实验室计算机故障预警模型构建研究

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作者 孙彦武 张陈登 +2 位作者 张丽华 武瑛 王赠凯 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第4期220-226,共7页

为了解决大规模云桌面实验室因计算机硬件故障导致宕机的不确定性问题,该文基于云桌面技术和机器学习算法,构建了云桌面终端计算机硬件故障智能预警模型。利用云桌面技术实时感知终端计算机的硬件状态数据,根据感知大数据,运用KNN、决... 为了解决大规模云桌面实验室因计算机硬件故障导致宕机的不确定性问题,该文基于云桌面技术和机器学习算法,构建了云桌面终端计算机硬件故障智能预警模型。利用云桌面技术实时感知终端计算机的硬件状态数据,根据感知大数据,运用KNN、决策树、支持向量机和XGBoost机器学习算法,实现了云桌面终端计算机硬件故障智能预警模型的训练和评估。实验结果显示,基于XGBoost机器学习算法的故障预警模型对于云桌面终端计算机硬件故障的检测精度更高,检测能力更优。本文提出的故障预警模型在减少粗放式批量化更新计算机的资金成本、加强实验室精细化管理、提升实验室建设管理水平等方面具有显著作用。 展开更多

关键词 云桌面技术 机器学习算法 云桌面计算机硬件监测 故障预警

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基于软件无线电的硬件木马检测方法

5

作者 王小龙 黄永辉 +1 位作者 朱翔 张琬迎 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1364-1370,共7页

针对日趋复杂的集成电路芯片,供应链全球化导致生产过程中不可控因素增多,芯片的硬件木马问题防不胜防,提出一种基于软件无线电设备采集的侧信道信号进行硬件木马检测的方法。通过软件无线电设备采集芯片在不同工作状态下对外的电磁辐... 针对日趋复杂的集成电路芯片,供应链全球化导致生产过程中不可控因素增多,芯片的硬件木马问题防不胜防,提出一种基于软件无线电设备采集的侧信道信号进行硬件木马检测的方法。通过软件无线电设备采集芯片在不同工作状态下对外的电磁辐射信号,利用小波包变换提取频谱信息,利用机器学习分类判别加以区分有无硬件木马。实验结果表明,采集的电磁侧信道信息包含了检测硬件木马的所需信息,硬件木马检测的准确率可达99.8%。 展开更多

关键词 硬件木马 软件无线电 电磁侧信道 信号处理 小波包变换 机器学习 随机森林算法

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基于机器学习的多目标缓存侧信道攻击检测模型 被引量：2

6

作者 姚梓豪 栗远明 +2 位作者 马自强 李扬 魏良根 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期1862-1871,共10页

当前缓存侧信道攻击检测技术主要针对单一攻击模式,对2~3种攻击的检测方法有限,无法全面覆盖;此外,尽管对单一攻击的检测精度高,但随着攻击数增加,精度下降,容易产生误报。为了有效检测缓存侧信道攻击,利用硬件性能计数器(HPC)采集不同... 当前缓存侧信道攻击检测技术主要针对单一攻击模式,对2~3种攻击的检测方法有限,无法全面覆盖;此外,尽管对单一攻击的检测精度高,但随着攻击数增加,精度下降,容易产生误报。为了有效检测缓存侧信道攻击,利用硬件性能计数器(HPC)采集不同的缓存侧信道攻击特征,结合机器学习算法,提出一种基于机器学习的多目标缓存侧信道攻击检测模型。首先,分析不同缓存侧信道攻击方式的相关特征,精选关键特征并收集数据集;其次,进行独立的训练,建立针对每种攻击方式的检测模型;最后,在检测时将测试数据并行送入多个模型中,根据检测结果判断是否存在某种缓存侧信道攻击。实验结果显示,所提模型在检测Flush+Reload、Flush+Flush和Prime+Probe这3种缓存侧信道攻击时,分别达到99.91%、98.69%和99.54%的高准确率,即使在同时存在多种攻击的情况下,也能准确识别各种攻击方式。 展开更多

关键词 缓存侧信道攻击 缓存侧信道攻击检测 硬件性能计数器 特征分析 机器学习

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概率图模型研究进展综述 被引量：31

7

作者 张宏毅 王立威 陈瑜希 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2476-2497,共22页

概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行自动的概率推理的场合,例如计... 概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行自动的概率推理的场合,例如计算机视觉、自然语言处理.回顾了有关概率图模型的表示、推理和学习的基本概念和主要结果,并详细介绍了这些方法在两种重要的概率模型中的应用.还回顾了在加速经典近似推理算法方面的新进展.最后讨论了相关方向的研究前景. 展开更多

关键词 概率图模型 概率推理 机器学习

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大数据时代机器学习的新趋势 被引量：39

8

作者 陈康 向勇 喻超 《电信科学》 北大核心 2012年第12期88-95,共8页

当前,大数据技术和应用吸引了众多的关注,对大量结构繁多的数据进行分析并获得知识,需要充分利用机器学习的相关技术和成果。本文主要讨论了大数据时代机器学习的发展新趋势和研究重点,并对与大数据相关性大的几个关键技术进行了分析介绍。

关键词 大数据 机器学习 半监督学习 集成学习 概率图模型 迁移学习

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概率图模型的稀疏化学习 被引量：4

9

作者 刘建伟 崔立鹏 罗雄麟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1597-1611,共15页

利用稀疏化学习得到的概率图模型结构简单却保留了原始概率图模型中重要的结构信息,且能同时实现结构和参数学习,因此近几年来概率图模型的稀疏化学习一直是研究的热点,其中概率图模型的第一种稀疏化学习方法是图套索.文中总结了概率图... 利用稀疏化学习得到的概率图模型结构简单却保留了原始概率图模型中重要的结构信息,且能同时实现结构和参数学习,因此近几年来概率图模型的稀疏化学习一直是研究的热点,其中概率图模型的第一种稀疏化学习方法是图套索.文中总结了概率图模型的稀疏化学习方法,包括概率图模型的L1范数罚稀疏化学习、概率图模型的无偏稀疏化学习、概率图模型的结构稀疏化学习和概率图模型的多任务稀疏化学习.最后,文中还指出了概率图模型的稀疏化学习未来有意义的研究方向. 展开更多

关键词 概率图模型 稀疏化学习 结构和参数 图套索 精度矩阵 机器学习

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蛋白质中残基远程相互作用预测算法研究综述 被引量：6

10

作者 张海仓 高玉娟 +2 位作者 邓明华 郑伟谋 卜东波 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期1-19,共19页

蛋白质是由多个氨基酸残基顺序连接而成的长链.在天然状态下,蛋白质并不是无规则的自由状态,而是自发形成特定的空间结构,以执行其特定的生物学功能.驱动蛋白质形成特定空间结构的主要因素是残基间的非共价相互作用,包括疏水作用、静电... 蛋白质是由多个氨基酸残基顺序连接而成的长链.在天然状态下,蛋白质并不是无规则的自由状态,而是自发形成特定的空间结构,以执行其特定的生物学功能.驱动蛋白质形成特定空间结构的主要因素是残基间的非共价相互作用,包括疏水作用、静电相互作用、范德华力等.因此,对残基之间远程相互作用的准确预测将有助于对蛋白质空间结构的预测,进而有助于对蛋白质生物学功能的了解.在蛋白质进化过程,有相互作用残基对之间存在一种"共进化"模式,即当一个残基发生变异时,与其有相互作用的残基也要发生相应的变异,以维持相互作用,进而维持整体空间结构以及生物学功能.基于上述生物学观察,研究者开发了多个统计模型和算法以预测残基对之间的相互作用:1)概述残基之间远程相互作用的两大类基本预测算法,包括无监督学习方法和监督学习方法;2)使用蛋白质结构预测CASP比赛结果来客观比较上述各类算法的性能,分析各个算法的特点和优势;3)从生物学观察和统计模型2个角度分析总结了未来的发展趋势. 展开更多

关键词 残基远程相互作用预测 蛋白质三级结构预测 图模型 共进化 机器学习

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地质大数据分析的若干工具与应用 被引量：21

11

作者 周永章 陈川 +9 位作者 张旗 王功文 肖凡 沈文杰 卞静 王亚 杨威 焦守涛 刘艳鹏 韩枫 《大地构造与成矿学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期173-182,共10页

大数据科学研究范式是大数据时代的必然结果。在大数据时代,地质学研究正面临着前所未有的挑战与机遇,亟需地质大数据分析的基础支撑。本文介绍若干种有价值的地质大数据分析工具及其应用。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能... 大数据科学研究范式是大数据时代的必然结果。在大数据时代,地质学研究正面临着前所未有的挑战与机遇,亟需地质大数据分析的基础支撑。本文介绍若干种有价值的地质大数据分析工具及其应用。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力,为大数据时代信息的知识化组织和智能应用提供了有效工具。它旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,构成一张巨大的语义网络图,以节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。机器学习与卷积神经网络模型仍然是当前地质大数据研究的热点。演化算法借鉴了自然界中生物进化与自适应过程的思想,是一种基于种群的元启发式最优化算法。它具有无需先验知识、能在全局范围内进行隐并行搜索的优点,可以用来精确地获取大数据中隐含的演化趋势与时空特征。图形社区发现技术将网络划分为若干个内部节点相似社区,为分析和理解网络提供有力的技术支持。随着空间分辨率、时间分辨率和辐射分辨率不断提高,遥感技术已广泛成为地质数据获得的主要技术手段。遥感大数据的数据存取和智能处理是最重要的发展方向。这些地质大数据分析方法已有成功的应用案例,并将广泛用于各种地质研究,如城市土壤污染智能监测、模拟、管控与预警研究,得益于地质大数据研究支撑系统的恰当选择以及地质大数据技术的强力支持,建立了可解释的多源多层城市土壤污染知识图谱,源于多源异构大数据有效融合的主要障碍正在去除。 展开更多

关键词 地质大数据 知识图谱 机器学习 演化算法 图形社区发现 遥感大数据 多源异构大数据融合

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硬件进化的快速算法模型研究 被引量：5

12

作者 方潜生 王煦法 何劲松 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期612-618,共7页

针对硬件进化 (evolvablehardware,EHW)存在的进化规模的扩展能力问题 ,研究了以内嵌式EHW的自适应要求为条件的染色体表示及计算复杂性问题 .为提高遗传机器学习计算效率 ,根据FPGA(fieldprogrammablegatearray)内部的结构特点 ,将可... 针对硬件进化 (evolvablehardware,EHW)存在的进化规模的扩展能力问题 ,研究了以内嵌式EHW的自适应要求为条件的染色体表示及计算复杂性问题 .为提高遗传机器学习计算效率 ,根据FPGA(fieldprogrammablegatearray)内部的结构特点 ,将可重构硬件的结构映射为遗传学习的染色体表示 ,提出一种符合EHW要求的二维染色体的遗传机器学习方法———ISPitts,构造了一种动态遗传机器学习框架 .实验结果显示 ,新方法不仅完成了四位比较器的内嵌式EHW实现 ,而且具有较高的进化效率 . 展开更多

关键词 硬件进化 遗传算法 机器学习 匹兹堡方法

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基于AdaBoost集成学习的演化硬件DNA微阵列数据分类 被引量：2

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作者 王进 黄超 +2 位作者 冉仟元 邓欣 陈乔松 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期86-92,102,共8页

为了更好地解决DNA微阵列数据的分类问题并进一步提高系统的识别率,提出了一种用于DNA微阵列数据分类的演化硬件多分类器Ada Boost选择性集成学习方法.在系统集成阶段,介绍了2种改进的Ada Boost算法,分别探讨了以样本标记提升抽样有效... 为了更好地解决DNA微阵列数据的分类问题并进一步提高系统的识别率,提出了一种用于DNA微阵列数据分类的演化硬件多分类器Ada Boost选择性集成学习方法.在系统集成阶段,介绍了2种改进的Ada Boost算法,分别探讨了以样本标记提升抽样有效容量和直接面向组合分类器分类精度提升的选择性集成策略.对急性白血病、肺癌、结肠癌数据集进行了试验.结果表明,基于Ada Boost集成学习的演化硬件方法对白血病、肺癌、结肠癌的平均识别率为97.06%,99.32%,和94.44%.相对于传统演化硬件集成学习方法,文中方法保证更优识别率的同时有效降低了硬件实现代价. 展开更多

关键词 机器学习 演化硬件 DNA微阵列 ADABOOST 选择性集成

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稀疏分层概率自组织图实例迁移学习方法 被引量：3

14

作者 吴蕾 田儒雅 张学福 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期692-696,730,共6页

针对基于实例的迁移学习在关联多源异构领域数据时遇到的数据颗粒度不匹配问题,以单领域分层概率自组织图(Hi PSOG)聚类方法为基础,提出一种具有迁移学习能力的稀疏化非监督分层概率自组织图(TSHi PSOG)方法。首先,在源领域和目标领域... 针对基于实例的迁移学习在关联多源异构领域数据时遇到的数据颗粒度不匹配问题,以单领域分层概率自组织图(Hi PSOG)聚类方法为基础,提出一种具有迁移学习能力的稀疏化非监督分层概率自组织图(TSHi PSOG)方法。首先,在源领域和目标领域分别基于概率混合多变量高斯分布生成分层自组织模型以便在多领域中分别提取不同粒度的表示向量,并用稀疏图方法通过概率准则控制模型增长;其次,利用最大信息系数(MIC),在具有富信息的源领域中寻找与目标领域表示向量最相似的表示向量,并利用这些源领域表示向量的类别标签细化目标领域数据分类;最后,在国际通用分类数据集20新闻组数据集和垃圾邮件检测数据集上进行了实验,结果表明算法可以利用源领域的有用信息辅助目标领域的分类问题,并使分类准确率最高提高约15.26%和9.05%;对比其他经典迁移学习方法,通过稀疏分层可以挖掘不同颗粒度的表示向量,分类准确率最高提高约4.48%和4.13%。 展开更多

关键词 机器学习 迁移学习 非监督学习 分层算法 稀疏图方法

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机器智能与模式识别研究中的统计学习方法 被引量：4

15

作者 王天树 郑南宁 袁泽剑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第S1期103-116,共14页

简要介绍了学习算法的发展状况 ;讨论了机器智能与模式识别研究中的统计学习方法和图模型的一般理论 ;重点叙述了图模型的统计推断过程和学习算法以及应用统计学习方法解决问题的一般步骤 ;最后给出了用于时间序列分析的动态贝叶斯网络... 简要介绍了学习算法的发展状况 ;讨论了机器智能与模式识别研究中的统计学习方法和图模型的一般理论 ;重点叙述了图模型的统计推断过程和学习算法以及应用统计学习方法解决问题的一般步骤 ;最后给出了用于时间序列分析的动态贝叶斯网络的实例 . 展开更多

关键词 机器智能 模式识别 图模型 统计学习

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SVM算法在硬件木马旁路分析检测中的应用 被引量：6

16

作者 佟鑫 李莹 陈岚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1643-1651,共9页

集成电路(ICs)面临着硬件木马(HTs)造成的严峻威胁。传统的旁路检测手段中黄金模型不易获得,且隐秘的木马可以利用固硬件联合操作将恶意行为隐藏在常规的芯片运行中,更难以检测。针对这种情况,该文提出利用机器学习支持向量机(SVM)算法... 集成电路(ICs)面临着硬件木马(HTs)造成的严峻威胁。传统的旁路检测手段中黄金模型不易获得,且隐秘的木马可以利用固硬件联合操作将恶意行为隐藏在常规的芯片运行中,更难以检测。针对这种情况,该文提出利用机器学习支持向量机(SVM)算法从系统操作层次对旁路分析检测方法进行改进。使用现场可编程门阵列(FPGA)验证的实验结果表明,存在黄金模型时,有监督SVM可得到86.8%的训练及测试综合的平均检测准确率,进一步采用分组和归一化去离群点方法可将检测率提升4%。若黄金模型无法获得,则可使用半监督SVM方法进行检测,平均检测率为52.9%~79.5%。与现有同类方法相比,验证了SVM算法在指令级木马检测中的有效性,明确了分类学习条件与检测性能的关系。 展开更多

关键词 硬件木马 旁路检测 支持向量机 有监督学习 半监督学习

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在线草图识别中用户手绘习惯建模方法 被引量：5

17

作者 张斌 孙正兴 +1 位作者 孙建勇 彭彬彬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第6期194-198,共5页

手绘草图是概念设计和思路外化的一种高效的表达方式。用户绘制草图时存在的多种形式,及其随意性和模糊性使得用户适应性问题逐渐成为草图识别的核心课题。本文提出了一种在线草图识别的用户建模方法来捕捉绘制草图时的用户习惯,主要包... 手绘草图是概念设计和思路外化的一种高效的表达方式。用户绘制草图时存在的多种形式,及其随意性和模糊性使得用户适应性问题逐渐成为草图识别的核心课题。本文提出了一种在线草图识别的用户建模方法来捕捉绘制草图时的用户习惯,主要包括两个方面的内容:一是基于SVM的主动式增量学习方法,二是基于动态用户建模的手绘复杂图形的识别方法。前者与传统的增量式学习方法相比,在识别精度相同的情况下所需的训练时间和训练数据集要少得多。后者则是基于笔划信息以及笔划间的顺序和空间关系信息,采用增量式决策树捕捉用户的输入习惯和过程信息。实验证明了本文方法在在线草图识别中的有效性和高效性。 展开更多

关键词 在线草图识别 用户适应性 用户建模 增量式主动学习 支撑向量机 SVM 模糊预测

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硬件进化的递增式学习研究 被引量：2

18

作者 方潜生 王煦法 何劲松 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第10期2332-2334,共3页

提高硬件进化(EvolvableHardware,简称EHW)的在线自适应能力是EHW追求的重要目标。本文构造了一种基于知识的递增式学习模式,研究了一种面向EHW的自适应学习机制。在加快进化计算收敛速度的同时,利用进化过程中的数据分析,获得了进化方... 提高硬件进化(EvolvableHardware,简称EHW)的在线自适应能力是EHW追求的重要目标。本文构造了一种基于知识的递增式学习模式,研究了一种面向EHW的自适应学习机制。在加快进化计算收敛速度的同时,利用进化过程中的数据分析,获得了进化方向的预测(知识),有效地排除了可能对系统产生危害行为的个体。对比实验表明,该学习机制比简单的达尔文式进化机制具有明显的优势。为EHW实现自适应目标提供了一种可行的解决思路。 展开更多

关键词 硬件进化 递增式学习 进化计算 知识获取 机器学习

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基于并行动态学习型免疫算法的永磁同步电机状态监测 被引量：7

19

作者 刘朝华 李小花 +1 位作者 张红强 周少武 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1283-1294,共12页

为提高永磁同步电机(Permanent magnet synchronous machine,PMSM)系统参数辨识与状态监测效率,利用图形处理器(Graphics processing unit,GPU)并行计算与人工免疫技术相结合的研究方法,建立面向永磁同步电机系统基于GPU并行动态学习型... 为提高永磁同步电机(Permanent magnet synchronous machine,PMSM)系统参数辨识与状态监测效率,利用图形处理器(Graphics processing unit,GPU)并行计算与人工免疫技术相结合的研究方法,建立面向永磁同步电机系统基于GPU并行动态学习型免疫进化的参数估计与状态监测模型.为提高算法的动态跟踪性能,在抗体演化进程中,通过知识学习策略来引导算法进化过程,首先将抗体群划分为B细胞群、浆细胞群以及记忆细胞群,对处于不同进化群体中的抗体分别设计免疫综合学习策略、免疫反向学习策略和高斯学习策略,以增强抗体间的信息交互;接着,应用图形处理器并行计算技术进一步加速算法求解过程;最后,将所提算法应用于永磁同步电机系统参数辨识与状态监测中,实验表明,所提方法能同时准确地对电机的定子电阻、dq轴电感和永磁磁链等系统关键参数进行估计.依据参数变化实现对系统运行状态进行在线监测与预警.计算结果表明,GPU并行技术能大幅度提高计算效率. 展开更多

关键词 永磁同步电机 参数辨识 状态监测 人工免疫系统 动态学习 图形处理器并行计算

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针对密码芯片数据搬移能量曲线的机器学习攻击 被引量：4

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作者 张亮亮 唐有 +1 位作者 张翌维 王新安 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期415-419,共5页

机器学习和传统侧信道攻击技术中的模板攻击有类似的处理过程,它们都由学习和测试两个阶段组成。模板攻击可以看作是有监督学习的分类技术,而机器学习领域也有很多这样的分类算法。为了探索机器学习算法在侧信道攻击中的应用,以实际密... 机器学习和传统侧信道攻击技术中的模板攻击有类似的处理过程,它们都由学习和测试两个阶段组成。模板攻击可以看作是有监督学习的分类技术,而机器学习领域也有很多这样的分类算法。为了探索机器学习算法在侧信道攻击中的应用,以实际密码芯片中的数据搬移操作为攻击对象,研究了一些机器学习算法利用已知搬移数据值的能量曲线,对新的能量曲线的搬移数据值的预测效果。结果表明,在采用一条能量曲线进行测试时,一些机器学习算法比模板攻击预测的正确率更高。 展开更多

关键词 密码硬件 K近邻算法 机器学习 朴素贝叶斯 支持向量机 模板攻击

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