集成电路全球化供应链,片上系统(SoC)的安全性正面临前所未有的挑战。硬件木马作为隐蔽的恶意电路,可能通过供应链中的第三方IP核、代工厂或设计工具被植入芯片,导致数据泄露、系统崩溃甚至物理攻击。侧信道检测技术通过分析功耗、电磁辐射等物理特征,结合人工智能算法,已成为破解硬件木马隐蔽性的关键手段。本文从功耗建模、电磁辐射分析到AI驱动的逆向工程,探讨SoC硬件木马检测的前沿方法。
在片上系统(SoC)设计领域,安全互连已成为保障设备数据完整性和系统可靠性的核心要素。从ARM TrustZone技术构建的硬件级安全隔离,到物理不可克隆函数(PUF)实现的密钥派生机制,底层协议的演进为SoC安全提供了多层次防护。这些技术通过硬件与软件的协同设计,有效抵御了物理攻击、侧信道窃取和恶意软件入侵,成为现代安全芯片设计的基石。
计算机网络的主要分层模型包括OSI七层模型和TCP/IP四层模型。每层解决不同通信问题,最终实现数据的封装和传输。
在现代电子测量系统中,传感器负责将物理量转换为电信号,而模数转换器(ADC)则将模拟信号转换为数字信号以便后续处理。传感器输出的噪声以及 ADC 的分辨率是影响系统测量精度的关键因素,其中传感器输出最大噪声与 ADC 最小分辨率 1LSB 之间存在着紧密且复杂的关系,深入理解这种关系对于优化系统性能至关重要。
I2C 总线的起始条件和终止条件通常由主机产生。起始条件是在 SCL 高电平时,SDA 从高电平转为低电平;而终止条件则是当 SCL 高电平时,SDA 从低电平转化为高电平。这两个条件的准确识别对于 I2C 通信的正确启动和结束至关重要。
在自动驾驶技术蓬勃发展的当下,纯视觉和激光雷达作为两大核心感知技术路线,引发了广泛的关注与激烈的讨论。二者各有千秋,究竟哪条路线能引领自动驾驶的未来,成为行业内的焦点话题。
在全球倡导绿色出行与可持续发展的大背景下,电动汽车凭借其环保、节能等诸多优势,逐渐成为汽车行业发展的主流趋势。然而,电动汽车的广泛普及,离不开快速、高效的充电基础设施的有力支撑。当前,电动汽车充电基础设施在设计方面面临着诸多严峻挑战,亟待解决。
在汽车产业向电动化、智能化迅猛发展的浪潮中,自动驾驶技术无疑成为了最为闪耀的焦点。而作为自动驾驶汽车 “大脑” 的芯片,其重要性不言而喻。从最初简单的驾驶辅助功能(L1),到如今向完全自动驾驶(L5)迈进的征程中,自动驾驶芯片经历了翻天覆地的变化,以满足不断提升的功能需求和复杂的运行环境。
在当今科技飞速发展的时代,AI 芯片作为人工智能技术的核心硬件,其性能的优劣直接影响着整个 AI 系统的运行效率。而芯片封装作为保护芯片并实现电气连接的关键环节,锡膏的选择显得尤为重要。合适的锡膏不仅能确保芯片与电路板之间稳定可靠的电气连接,还能有效提升芯片的散热性能,从而保障 AI 芯片在高负荷运行下的稳定性。本文将深入探讨 AI 芯片封装中锡膏选择的要点,为相关从业者提供有益的参考。
在当今时代,随着电动汽车、储能系统与消费电子等领域的迅猛发展,锂电池作为关键的能量存储载体,其性能的优劣直接影响着这些产业的发展进程。磷酸铁锂(LFP)、三元钴酸锂(NCM/NCA)、锰酸锂(LMO)等多种类型的锂电池广泛应用于各个领域,而电池电压内阻测试设备作为品质管控的核心工具,正发挥着至关重要的作用,它通过高精度测量与数据分析,为电池研发、生产及梯次利用提供关键支撑,致力于确保每一块电池在安全、效率与寿命上达到最优状态。
在现代社会,汽车已经成为人们生活中不可或缺的交通工具。随着人们对健康和生活品质的关注度不断提高,车内空气质量问题也日益受到重视。车规级 PM2.5 传感器作为检测车内空气质量的关键部件,正发挥着越来越重要的作用。
在多路遥测系统中,TLV2548 作为一款常用的 12 位串行模数转换器,因其具备多通道、高速、低功耗等特性,被广泛应用于各类数据采集场景。然而,在实际应用过程中,TLV2548 多路遥测常受到多种干扰问题的困扰,这些干扰严重影响了数据采集的准确性与可靠性。深入解析这些常见干扰问题,并探寻有效的解决策略,对于提升系统性能至关重要。
在科技飞速发展的当下,汽车行业正处于一场深刻变革的浪潮之中。从传统机械制造迈向数字化、智能化的转型之路,软件定义汽车(SDV)的出现,无疑成为这场变革的关键驱动力,预示着产业拐点即将来临。
在自动驾驶技术的发展进程中,激光雷达作为关键传感器,对车辆准确感知周围环境起着举足轻重的作用。它通过发射激光束并接收反射光,实时构建周边物体的三维位置信息,为车辆决策和控制提供精准依据。当下,市场上主流的激光雷达可分为机械式、半固态和全固态三种类型,它们在技术原理、性能表现、成本及可靠性等方面存在显著差异,各自适用于不同的自动驾驶场景。
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