采用Zynq SoC实现Power-Fingerprinting 网络安全性

幸运的是，来自 Project Ne10 的开源 Ne10 库提供了专为 ARM 的 NEON 架构扩展优化的 FFT 功能，这加速了通用浮点和固定点数学运算。尽管来自 Ne10 库的 FFT 功能不会像赛灵思 IP 核那样实时运行，但其可充分地加速控制算法以保持检测精度。

最终的基于Zynq SoC的监控设计平台可与基于 PC 的原型相媲美，有时甚至略胜一筹。而且，最终的设计比基于 PC 的设计制造成本明显降低，并且消除了 PC 设计存在的尺寸大、功耗高这两大市场壁垒。相对来说，Zynq SoC设计在尺寸和功耗方面几乎降低了一个数量级。

PFP Cybersecurity 开发了 Power Fingerprinting 技术来解决在关键设备中检测由于工业物联网趋势而暴增的网络攻击的复杂问题。借助业经验证的技术，出现了如何设计系统以实现技术并同时满足市场需求的问题。借助 Zynq SoC，PFP 技术可在复杂且计算强度大的处理能力需求与低成本、小尺寸、低功耗的市场需求之间取得最佳平衡，从而在商业上具有可行性。

参考

1.ABC 新闻“2011 年以来特洛伊木马病毒潜入美国重要的计算机中”，2014 年 11 月

2.Kushner， D，“震网病毒的真实故事”电气与电子工程师学会会刊，2013 年 3 月第 50 卷，编号 3，第 48 到 53 页。

3.S. Das， K. Kant 和 N. Zhang，保护网络物理关键基础设施手册：基础与挑战，Morgan Kaufmann (Waltham， Mass.)，2012

4.J. Reeves、A. Ramaswamy、M. Locasto、S. Bratus、S. Smith“资源受限型嵌入式控制系统的轻量级入侵检测”，选自关键基础设施保护 V，作者 J. Butts 和 S. Shenoi (Eds.)，Springer(德国海德堡)，2011 年，第 31 到 46 页

图 1 – 基于 PC 的监控系统中的模块包含前端模拟、数据采集和处理系统功能。

图 2 – 基于Zynq SoC的监控系统是通过 iVeia 的 Atlas-I-Z7e 系统级模块构建的。

图 3 – 该图表显示了 Zynq SoC 的 PS 和 PL 模块(包含数据流)的功能分区。