采用Zynq SoC實現Power-Fingerprinting 網絡安全性

幸運的是，來自 Project Ne10 的開源 Ne10 庫提供了專為 ARM 的 NEON 架構擴展優化的 FFT 功能，這加速了通用浮點和固定點數學運算。盡管來自 Ne10 庫的 FFT 功能不會像賽靈思 IP 核那樣實時運行，但其可充分地加速控制算法以保持檢測精度。

最終的基于 Zynq SoC 的監控設計平臺可與基于 PC 的原型相媲美，有時甚至略勝一籌。而且，最終的設計比基于 PC 的設計制造成本明顯降低，并且消除了 PC 設計存在的尺寸大、功耗高這兩大市場壁壘。相對來說，Zynq SoC 設計在尺寸和功耗方面幾乎降低了一個數量級。

PFP Cybersecurity 開發了 Power Fingerprinting 技術來解決在關鍵設備中檢測由于工業物聯網趨勢而暴增的網絡攻擊的復雜問題。借助業經驗證的技術，出現了如何設計系統以實現技術并同時滿足市場需求的問題。借助 Zynq SoC，PFP 技術可在復雜且計算強度大的處理能力需求與低成本、小尺寸、低功耗的市場需求之間取得最佳平衡，從而在商業上具有可行性。

參考

1.ABC 新聞“2011 年以來特洛伊木馬病毒潛入美國重要的計算機中”，2014 年 11 月

2.Kushner， D，“震網病毒的真實故事”電氣與電子工程師學會會刊，2013 年 3 月第 50 卷，編號 3，第 48 到 53 頁。

3.S. Das， K. Kant 和 N. Zhang，保護網絡物理關鍵基礎設施手冊：基礎與挑戰，Morgan Kaufmann (Waltham， Mass.)，2012

4.J. Reeves、A. Ramaswamy、M. Locasto、S. Bratus、S. Smith“資源受限型嵌入式控制系統的輕量級入侵檢測”，選自關鍵基礎設施保護 V，作者 J. Butts 和 S. Shenoi (Eds.)，Springer(德國海德堡)，2011 年，第 31 到 46 頁

圖 1 – 基于 PC 的監控系統中的模塊包含前端模擬、數據采集和處理系統功能。

圖 2 – 基于 Zynq SoC 的監控系統是通過 iVeia 的 Atlas-I-Z7e 系統級模塊構建的。

圖 3 – 該圖表顯示了 Zynq SoC 的 PS 和 PL 模塊(包含數據流)的功能分區。