ChipWhisperer 5.5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分析工具套件,主要用于侧信道攻击和故障注入攻击的研究与教学。该项目由NewAE Technology开发,广泛应用于学术研究、安全评估和嵌入式系统安全测试领域。最新发布的5.5版本带来了多项重要功能增强和问题修复,显著提升了工具的性能和易用性。
核心功能增强
1. 超快速分段捕获功能
新版本在ChipWhisperer硬件上实现了分段捕获功能,这一创新使得捕获速度得到了质的飞跃。传统捕获方式需要等待整个波形采集完成后才能进行下一次捕获,而分段捕获允许硬件在捕获一部分波形后立即开始下一轮捕获,大大提高了数据采集效率。
这项功能特别适合需要大量样本的侧信道分析场景,如高级差分能量分析(DPA)或相关能量分析(CPA)。研究人员现在可以在相同时间内获取更多样本,提高攻击成功率。
2. 简化的串口通信机制
5.5版本引入了CDC串口支持和SimpleSerial2_CDC目标类,彻底简化了与目标设备的通信流程。传统方式需要用户手动查找并配置COM端口,而新版本实现了自动检测功能。
关键技术改进包括:
- 底层固件升级为CDC串口协议
- 新增自动检测串口功能的目标类
- 完全兼容原有SimpleSerial协议
3. ECC加密算法支持
本次更新新增了对**椭圆曲线密码学(ECC)**的支持,包含两个关键组件:
- simpleserial-ecc模块:扩展了SimpleSerial协议,支持ECC相关操作
- uECC攻击演示:提供了针对微型ECC(uECC)库的实际攻击案例
这使得ChipWhisperer现在可以用于研究ECDSA签名等基于ECC的安全机制的侧信道脆弱性。
开发体验优化
1. 固件编程自动化
新增的auto_program()方法简化了固件更新流程。开发者现在可以:
- 一键编程目标设备
- 自动处理编程失败后的恢复
- 支持多种目标架构(XMega、STM32等)
2. TraceWhisperer接口改进
TraceWhisperer是ChipWhisperer的底层接口组件,5.5版本对其进行了全面清理并添加了多个便利函数,使得底层操作更加直观和可靠。
3. 开发工具链集成
安装程序现在可选包含avr-gcc和arm-gcc工具链,为嵌入式开发提供了开箱即用的编译环境,减少了配置开发环境的复杂度。
兼容性与稳定性提升
- SAKURA-G板卡支持:重新加入了对SAKURA-G开发板的支持
- CW305电压范围修复:修正了CW305板卡上VCCINT的电压范围问题
- STM32F4硬件浮点:修复了STM32F4系列的硬件浮点支持问题
- Nano通信稳定性:解决了Nano版本在读取超过128字节时崩溃的问题
- USB通信中断处理:改善了USB通信被中断时的管道错误处理
安装与使用建议
对于新用户,推荐使用包含完整环境的安装包,其中已经配置好所有依赖项。安装后文件位于ChipWhisperer5_64\git\home\portable\chipwhisperer目录下。
对于固件更新,提供了专用的命令行工具cw_firmware_updater,支持多种硬件型号的固件恢复和更新操作。
总结
ChipWhisperer 5.5版本通过引入分段捕获、ECC支持和CDC串口等新特性,显著扩展了其在硬件安全分析领域的能力。同时,自动化编程和改进的开发体验使得该工具更加易用。这些改进使得ChipWhisperer继续保持其在开源硬件安全工具中的领先地位,为研究人员和工程师提供了更强大的分析能力。
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