ChipWhisperer 0.09RC1版本发布:硬件安全分析工具的重大升级
ChipWhisperer是一个开源的硬件安全研究平台,专注于侧信道分析和故障注入攻击的研究。该项目提供了一套完整的工具链,包括硬件捕获设备、分析软件和教学案例,广泛应用于密码学实现的安全性评估、智能卡安全研究等领域。
版本核心改进
本次发布的0.09RC1版本带来了多项重要改进,显著提升了工具的易用性和功能性。
用户体验优化
在Windows平台上,现在可以直接运行CWCapture.pyw和CWAnalysis.pyw文件,无需通过命令提示符操作,这使得工具的使用体验更加接近常规应用程序。这一改进大大降低了初学者的使用门槛。
另一个重要改进是FPGA比特流的自动下载功能。在之前的版本中,用户需要手动运行"Download CW Firmware"操作,而现在这一过程已经完全自动化,简化了工作流程。
硬件支持扩展
新版本增加了对即将发布的ChipWhisperer-Lite硬件的支持,为预算有限的用户提供了更经济的选择。同时,针对DPAContestv4.2智能卡的支持也得到了增强,但需要注意这需要配合新的读卡器硬件使用。
在智能卡接口方面,新版本引入了一个更可靠的智能卡读卡器实现,取代了之前的USI接口。这一改进需要配合FPGA的相应变更,目前仅支持ChipWhisperer硬件平台,未来将扩展到SASEBO-W平台。
功能增强
串行接口现在支持2个停止位加偶校验的配置,这使得工具可以作为智能卡读卡器使用。故障注入(glitch)功能也获得了显著改进,现在支持在多个参数上进行探索,为研究人员提供了更强大的分析能力。
在FPGA层面,修复了glitch输出逻辑的问题。之前的实现使用了寄存器输出,在时序失败时偶尔会出现锁存现象(毕竟这些本来就是故障注入)。新版本解决了这一问题,提高了故障注入的可靠性。
问题修复与稳定性提升
本次更新包含了大量的小型bug修复和稳定性改进。例如,修复了当偏移量为'0%'时加载错误glitch宽度的问题;改进了范围和目标设备的列表顺序保持;移除了对不必要模块(如mysql)的依赖警告等。
特别值得注意的是,现在工具可以更好地处理PC/SC智能卡读卡器的依赖关系,只有在实际使用时才会加载相关模块,减少了不必要的系统负担。
使用注意事项
升级到新版本时,如果安装目录与现有安装不同,需要在Python控制台中运行self.clearAllSettings()命令来清除旧设置。
目前版本仍存在一些已知问题,主要是项目文件功能尚不完善。项目文件无法保存分析结果(分析器)或硬件设置(捕获),只能保存跟踪数据。此外,无法在已打开一个项目文件的情况下再打开另一个,必须先关闭当前项目并重新启动软件。
总结
ChipWhisperer 0.09RC1版本在易用性、硬件支持和核心功能方面都做出了重要改进,特别是自动化的FPGA配置、增强的智能卡支持和改进的故障注入功能,使其成为硬件安全研究领域更加强大的工具。虽然仍有一些功能需要完善,但这个版本已经为研究人员提供了更稳定、更便捷的工作环境。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00