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2021中国畜牧兽医学会兽医寄生虫学分会第16次学术研讨会

作者：王臣荣刘晶刘群中国农业大学动物医学院

新孢子虫是一种专性细胞内寄生的顶复亚门原虫,其感染会导致母牛流产及新生胎儿运动障碍和神经系统疾病。新孢子虫速殖子引起宿主急性感染,含缓殖子的包囊引起宿主慢性感染,迄今尚未有药物或者疫苗对缓殖子有效。我们通过生物信息学分析... 详细信息

新孢子虫是一种专性细胞内寄生的顶复亚门原虫,其感染会导致母牛流产及新生胎儿运动障碍和神经系统疾病。新孢子虫速殖子引起宿主急性感染,含缓殖子的包囊引起宿主慢性感染,迄今尚未有药物或者疫苗对缓殖子有效。我们通过生物信息学分析及CRISPR/cas9技术发现新孢子虫表达四个Puf蛋白(NcPuf1/2/3/4)。NcPuf1在细胞内定位于细胞质,在细胞外定位于Processing body;NcPuf2在细胞内和细胞外均定位于细胞质;NcPuf3和NcPuf4在细胞内和细胞外均定位于核仁。过表达NcPuf1或NcPuf2缺失均不影响新孢子虫速殖子增殖、对小鼠致病性及体内外包囊的形成,而NcPuf1缺失会抑制新孢子虫速殖子增殖及减弱对小鼠的致病性,但不会影响其体内外包囊的形成。为了进一步研究NcPuf1和NcPuf2对速殖子及包囊形成的影响,我们构建了NcPuf1 NcPuf2双缺失虫株,发现NcPuf1 NcPuf2双缺失会导致速殖子的分裂异常并显著抑制新孢子虫速殖子增殖及减弱对小鼠的致病性。有趣的,在正常培养环境中,NcPuf1 NcPuf2双缺失会增加缓殖子转录本进而显著促其进体外成囊,而NcPUF1 NcPUF2双缺失会显著抑制其体内成囊,推测可能是NcPuf1 NcPuf2双缺失的速殖子中表达缓殖子特异性蛋白进而引起宿主过早的产生针对缓殖子的抗体,进而抑制其体内包囊的产生。

关键词：新孢子虫 pufs 速殖子缓殖子

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基于pufs的Hash随机数发生器设计及其安全性分析

基于PUFs的Hash随机数发生器设计及其安全性分析

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作者：周岑军东南大学

学位级别：硕士

随着信息化社会的快速发展,信息安全问题开始受到人们的重视,随机数作为信息安全系统的基石,其安全性日益变得重要。对于需要大量随机数的安全协议,必须将真随机数种子通过算法扩展成伪随机数,因此伪随机数的安全性往往取决于种子。以... 详细信息

随着信息化社会的快速发展,信息安全问题开始受到人们的重视,随机数作为信息安全系统的基石,其安全性日益变得重要。对于需要大量随机数的安全协议,必须将真随机数种子通过算法扩展成伪随机数,因此伪随机数的安全性往往取决于种子。以上过程通常由软件完成,这导致种子的安全性存在很大的风险。物理不可克隆函数(Physical UnclonableFunctions,pufs)作为一种加密实体,具有不可预测性以及不可克隆性,已经成为多种安全协议的组成部分。将pufs作为真随机数种子源,向硬件化的伪随机数发生器(Pseudo-Random Number Generator,PRNG)提供种子,能够提高信息安全系统的安全性。基于此,本文的研究包括以下几个方面:分析各种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的pufs电路特性,分别探究它们用作种子源的可行性;针对以上分析,设计熵监测模块,实现对熵源有效性的监测并产生种子;根据美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)SP800-90A 的建议,设计一种符合规范的哈希(Hash)PRNG;将pufs、熵监测模块、Hash PRNG组成完整的系统,并在FPGA上进行实现;搭建随机数测试平台,通过NIST随机数检测套件对输出进行检测,并针对各种攻击方法进行安全性分析。本文的创新点在于:第一,首次对各种易于在FPGA平台上实现的pufs用作种子源的可行性进行探究;第二,首次提出了针对pufs熵源有效性的实时监测方法,排除了环境因素的影响,提高了系统安全性;第三,首次针对NIST SP800-90A建议中的伪随机数发生器进行了硬件架构设计,并实现了动态可重播操作。本文所述的伪随机数发生系统在Altera Cyclone Ⅳ FPGA开发平台上进行验证,该系统在68MHz工作频率下的伪随机数发生速率达到598.1Mbps。该发生系统具有的熵监测功能以及动态可重播功能,能够保证抗回溯性和抗预测性,提高系统安全性。其产生的伪随机数通过了 NIST随机数检测套件的所有随机性检测项目,具有良好的随机性。该研究的意义在于提供了一种高安全性与高可靠性的伪随机数发生器设计,可应用于高安全级别的安全议中,其中针对各种pufs特性的探究对于在不同情景下的应用设计具有一定的价值。

关键词：信息安全 pufs PRNG Hash算法熵监测 FPGA

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A Novel Attack on Complex Apufs Using the Evolutionary Deep Convolutional Neural Network

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Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第9期37卷 3059-3081页

作者： Ali Ahmadi Shahrakht Parisa Hajirahimi Omid Rostami Diego Martín Department of Industrial Engineering Sharif University of TechnologyTehran14588-89694Iran Department of Business Administration Boston UniversityBostonMA02215USA Department of Industrial Engineering University of HoustonHoustonTX77204USA ETSI de Telecomunicación Universidad Politécnica de MadridMadrid28040Spain

As the internet of things(IoT)continues to expand rapidly,the significance of its security concerns has grown in recent *** address these concerns,physical unclonable functions(pufs)have emerged as valuable tools for enhancing IoT *** leverage the inherent randomness found in the embedded hardware of IoT ***,it has been shown that some pufs can be modeled by attackers using machine-learning-based *** this paper,a new deep learning(DL)-based modeling attack is introduced to break the resistance of complex *** training DL models is a problem that falls under the category of NP-hard problems,there has been a significant increase in the use of meta-heuristics(MH)to optimize DL ***,it is widely recognized that finding the right balance between exploration and exploitation when dealing with complex problems can pose a significant *** address these chal-lenges,a novel migration-based multi-parent genetic algorithm(MBMPGA)is developed to train the deep convolutional neural network(DCNN)in order to achieve a higher rate of accuracy and convergence speed while decreas-ing the run-time of the *** the proposed MBMPGA,a non-linear migration model of the biogeography-based optimization(BBO)is utilized to enhance the exploitation ability of GA.A new multi-parent crossover is then introduced to enhance the exploration ability of *** behavior of the proposed MBMPGA is examined on two real-world optimization *** benchmark problems,MBMPGA outperforms other MH algorithms in convergence *** proposed model are also compared with previous attacking models on several simulated challenge-response pairs(CRPs).The simulation results on the XAPUF datasets show that the introduced attack in this paper obtains more than 99%modeling accuracy even on *** addition,the proposed MBMPGA-DCNN outperforms the state-of-the-art modeling attacks in a reduced timeframe and with a smaller number of requi

关键词： IoT security pufs modeling attacks evolutionary deep learning migration-based multi-parent genetic algorithm

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