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激光束与光流:让黑客尽情攻击打造价格亲民的基于光的硬件安全工具.pdf

上传人: 竿*** 编号:981622 2025-11-29 105页 3.42MB

1、LASER BEAMS&LIGHT STREAMSLETTING HACKERS GO PEW PEWBUILDING AFFORDABLE LIGHT-BASED SECURITY TOOLINGLASER BEAMS&LIGHT STREAMSLETTING HACKERS GO PEW PEWBUILDING AFFORDABLE LIGHT-BASED SECURITY TOOLINGSAM.BEAUMONT&LARRY TROWELLSAM.BEAUMONT&LARRY TROWELLLaser Beams&Light Streams:Letting Hackers Go Pew P

2、ewBuilding Affordable Light-Based Hardware Security ToolingSam.Beaumont&Larry Trowellaka.PANTH13R&PATCH#BHUSA#BlackHatEventsPANTH13R P4tch3dSYSt3m#BHUSA#BlackHatEvents3PANTH13R P4tch3dSYSt3m#BHUSA#BlackHatEvents4Project“L.O.R.E.M”“It does not help,to throw gasoline on a fire.not unless you want a be

3、tter fire”Sam.Beaumont“Laser Oscillation for Retrieving Electronic Memory”PANTH13R P4tch3dSYSt3m#BHUSA#BlackHatEventsProject“L.O.R.E.M”Samantha Isabelle Beaumont(Sam.Beaumont)a.k.a.“PANTH13R”Perpetually TiredTerrible with NounsSpecialist in Robotics&Cyber-Physical SystemsHacks“anything that flies,sa

4、ils or drives”5PANTH13R P4tch3dSYSt3m#BHUSA#BlackHatEventsProject“L.O.R.E.M”Larry Q.Trowella.k.a.“PATCH”Horrible with acronymsNavigates same way as Dirk GentlySpecialist in Embedded SystemsHacks“anything with a chip”6PANTH13R P4tch3dSYSt3m#BHUSA#BlackHatEvents7Project“L.O.R.E.M”If we get to the end

5、of this project,and no member of the team has been murdered by anotherit will be a miracle.“Chas BechtCasey ReppKurtis SheltonWIZARDANDROIDSCIENTISTChas BechtPANTH13R P4tch3dSYSt3m#BHUSA#BlackHatEventsProject“L.O.R.E.M”8CHAS BECHT“The WISARD”Instrumental to this research and should be here on stage

6、with us Electrical Engineering wisard Circuit Father Aliases:Chaz Chase Chassssseeeee ChasPANTH13R P4tch3dSYSt3m#BHUSA#BlackHatEventsProject“L.O.R.E.M”CASEY REPP“The ANDROID”The detailer“Silent Third Party”android Our third musketeer Aliases:Sam KC Who?Story Teller Puppeteer9PANTH13R P4tch3dSYSt3m#B

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根据报告的内容,全文主要介绍了使用激光进行硬件安全测试的创新方法。以下是关键点: 1. **激光安全与使用**:强调激光的危险性,提醒使用激光设备时需遵守安全标准,如OSHA标准。 2. **激光故障注入(LFI)**:介绍了一种使用低功率激光影响处理器功能的技术,成本低于500美元。 3. **激光逻辑状态分析(LLSI)**:通过激光扫描芯片,实现数据读取,使用低成本组件,如1300nm激光和FPGA板。 4. **机器学习应用**:利用卷积神经网络(CNN)分析LLSI捕获的信号,提高数据可读性和识别率。 5. **项目成果**:成功构建了名为RayV的LFI和LLSI工具,实现了芯片布局学习和数据读取。 6. **开源与社区**:强调开源工具的重要性,并分享项目代码和资源。 7. **未来展望**:计划进一步降低成本,提高精度,并整合LFI和LLSI功能。
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