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本发明公开一种基于工艺偏差修正和特征匹配的硬件木马侧信道检测方法，应用于硬件安全和集成电路领域。本发明提出了利用实测数据对功耗模型的电路节点特征进行学习，并对电路功耗轨迹进行预测，提出一种基于工艺偏差修正和特征匹配的硬件木马侧信道检测方法；并将硬件木马的判决机制与电路特征有机的结合在一起，对硬件木马进行判别。使用机器学习的最大相对误差值来衡量模型匹配度与纯净电路的最大相对误差值一起构造决策阈值。对超出门限范围的测试数据，认为硬件中含有硬件木马电路。

本发明提供了一种基于PUF的轻量级身份认证方法，主要应用于物联网场景中的智能设备与云服务器之间的通讯过程中，将硬件安全技术物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function，PUF)应用于智能设备设备端，在身份认证的过程中引入Hash运算、异或运算、HMAC算法等轻量级操作以适应资源相对受限的设备，同时引入了时间戳的机制，在完成身份认证的过程中协商出会话密钥。同时，本发明还引入了弹性密钥更新机制，由服务器主导完成PUF密钥的更新。本发明可以保证智能设备端的不可克隆性以及通讯过程的安全，能够有效防止窃听攻击、冒名攻击、重放攻击及Dos攻击等，可以极大提高认证的安全性。

本发明公开了一种基于国密算法的云平台客户端数据加解密系统及方法，该加解密系统包括：硬件加解密设备、云平台客户端设备、WIFI通信设备、云平台服务器。硬件加解密设备包括：随机数生成器模块、物理不可克隆函数(PUF)硬件加速模块、国密算法SM4硬件加速模块；云平台客户端设备：物联网设备、车联网设备、智能穿戴设备、智能家居设备。本发明的物理不可克隆函数产生硬件唯一ID，并以此作为SM4加解密云平台客户端设备数据的密钥。通过本发明使得云平台客户端设备具有硬件安全保护，提升云平台客户端设备的数据的保密性能，并且在本系统中搭配总线通信单元，确保系统的数据处理能力。

本实用新型公开了一种头显散热结构，包括头显本体，头显本体的底部开设有进风口，进风口的内部固定安装有安装壳，安装壳的内部固定安装有两组风机，安装壳位于两组风机的下方插接有防尘网板，通过在头显本体的底部设置进风口，并协同安装壳、风机、出风口、出风管和防尘网板的配合使用，可以显著提升头显本体的散热效率、保护硬件安全、提高用户体验，并有效防止灰尘进入头显本体的内部，此外，通过设置锁止组件，起到了将防尘网板进行快速定位的作用，从而可便于将防尘网板进行拆装，即可便于对防尘网板进行清洁或者更换，用于无需使用专业工具进行维护，降低了头显本体的保养难度和成本，进一步提升用户使用体验。