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中原大學 電機工程學系 賴裕昆所指導 張凱博的 基於機器學習之分散式阻斷攻擊偵測與分類之FPGA系統分析與實現 (2021),提出XMAX關鍵因素是什麼,來自於分散式阻斷攻擊偵測、機器學習、FPGA加速、NetFPGA。

而第二篇論文國立交通大學 資訊科學與工程研究所 蔡文錦、曾王道所指導 殷仁政的 利用雙線性反饋移位暫存器達到低功耗內嵌式自我測試 (2019),提出因為有 線性反饋移位暫存器、內嵌式自我測試、測試資料壓縮、低功率消耗的重點而找出了 XMAX的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了XMAX,大家也想知道這些:

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基於機器學習之分散式阻斷攻擊偵測與分類之FPGA系統分析與實現

為了解決XMAX的問題,作者張凱博 這樣論述:

隨著網際網路的快速發展與分散式阻斷攻擊的日益猖獗,如何在最短的時間內偵測出攻擊的種類並做出對應的措施一直是網路安全領域重要的研究課題。本論文對現有的分散式阻斷攻擊資料集以流量合成的手法進行資料擴增,以提供足夠的資料變異性訓練機器學習模型。提出"基於原始資訊"與"基於統計值"兩種特徵的機器學習模型,在攻擊分類上皆取得了良好的結果,並於 Xilinx Alveo U200 上實現具備處理 100Gbps 網路流量之分散式阻斷攻擊之偵測與分類神經網路 RTL 設計。最後進一步討論兩種模型於硬體實現的資源消耗與成本。

利用雙線性反饋移位暫存器達到低功耗內嵌式自我測試

為了解決XMAX的問題,作者殷仁政 這樣論述:

儘管線性反饋移位暫存器 (LFSR reseeding) 架構是一種用於測試資料量壓縮的有效方法,但它可能會導致功率消耗過大。在本論文中,一開始我們描述了一種基於LFSR reseeding的壓縮方法,該方法也使用兩個LFSR來生成壓縮的測試資料,同時減少在掃描移位操作期間發生的不必要位元切換。以下是說明本論文提出的三種方法。首先,我們所提出的雙線性反饋移位暫存器架構中,第一個LFSR稱為selection LFSR,另一LFSR則稱為compensation LFSR。儘管我們提出的dual LFSR reseeding方法需要用到兩個LFSR,但是與傳統的單一LFSR方法相比,可以透過犧

牲一些壓縮效果來實現顯著的功耗降低。此外,所提出的方法所指定的位元數遠小於過去dual LFSR相關的方法,所需的LFSR長度和seed長度都比過去的方法更小。其次,我們提出的另一種方法,也是使用兩個不同的LFSR並行運行以生成用於AND/OR組合電路的一對來源測試樣式,這一對獨立隨機的測試樣式經由AND/OR組合電路運算後,都具有比原始測試樣式低25%的位元切換機率。在基於掃描的測試過程中,過多的功率消耗始終是VLSI設計面臨的嚴峻挑戰。有許多研究的發表是透過關閉部份不使用的子掃描鏈的方法,藉此來達到減少功率消耗的效果。因此至關重要的是要識別出觀察細胞將它們都集中 (cluster) 在某些

子掃描鏈中,或是將那些較不常使用到的掃描細胞都集中到某些子掃描鏈中。在本論文中,我們將掃描鏈集中與停止的技術相結合,以達到在抓取週期中將停止掃描鏈的數量最大化的效果。