引领安全新时代:CryptoAuthLib —— Microchip CryptoAuthentication 库
2024-05-20 19:15:47作者:宣聪麟
项目简介
CryptoAuthLib 是一个强大的库,它为与 Microchip 安全设备的通信提供了必要的 API。这个库目前支持以下系列的微芯片设备:
- ATSHA204A
- ATECC108A
- ATECC508A
- ATECC608A
- ATECC608B
想要了解更多信息,可以访问 Microchip 的 Trust Platform。
在线 API 文档位于:https://microchiptech.github.io/cryptoauthlib/。
最新的软件和示例可以在以下网址找到:
为了运行 CryptoAuthLib 示例,您需要有以下硬件:
- CryptoAuth Trust Platform Development Kit 或者
- Microchip MCU 和适配器板,例如:
技术分析
CryptoAuthLib 实现了一个可移植架构,包括针对多种硬件平台和环境的 HAL(硬件抽象层)代码。这种结构使得库能够支持以下功能:
- 多种硬件/微控制器平台
- 包括裸机、RTOS 以及 Windows/Linux/MacOS 等多种操作系统环境
- 多种芯片通信协议(如 I2C、SPI、SWI)
此外,为了便于配置,项目提供了一个名为 atca_config.h 的配置头文件模板,并且可以根据需求启用或禁用特定功能。
应用场景和技术应用
这个库广泛应用于网络安全、物联网(IoT)、设备认证等领域。例如,通过使用 ATECC608 系列设备,您可以实现基于非对称公钥基础设施(PKI)的节点身份验证,从密钥和证书的预置到利用不对称加密技术进行实际的认证过程。
在 Microchip 的生态系统中,CryptoAuthLib 可以与 Harmony 3 框架无缝集成,提供了一系列的应用示例,这些示例可以通过 Harmony 内容管理器获取或在 Harmony 3 Framework 的 Cryptoauthlib_apps 中找到。
项目特点
- 广泛的设备支持:覆盖了多个 Microchip 安全设备系列。
- 高度可配置性:可以通过配置文件调整库的行为,满足不同项目的特定需求。
- 跨平台兼容:能够在从微控制器到桌面系统的各种平台上运行。
- 高效响应机制:默认采用命令响应的轮询方式,可以提高响应速度;也可以通过定义宏 ATCA_NO_POLL 回退到不轮询的方式。
- 内存管理优化:在小型 MCU 上可以使用 ATCA_NO_HEAP 宏来移除对动态内存分配的需求。
CryptoAuthLib 不仅是一个功能丰富的安全工具,还提供了详细的文档和示例,旨在简化开发者的工作,加速项目开发进程。如果您正在寻找一个可靠而灵活的加密认证解决方案,CryptoAuthLib 绝对值得尝试。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137