ARM TrustZone技术近期国内应用

     ARM TrustZone技术推出大概有10多年了,在国外芯片厂商的产品中有了广泛的应用,但在国内的应用还是不温不火。最近,华为和联芯科技纷纷推出了基于TrustZone技术产品解决方案,给TrustZone技术在国内的应用加了把火,估计随着iPhone6可能扩展对移动支付的支持,TrustZone技术在国内会更加火!

     支付宝钱包携华为推国内首个指纹支付标准方案
     特点:华为Mate 7手机,采用AP是海思Kirin 920;
     在指纹识别的安全性上,华为提供的是芯片级的安全解决方案,指纹信息管理、加密、验证、存储程序均运行在芯片TrustZone的安全OS中;

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     联芯移动安全支付方案亮相国际金融展
     基于联芯LC1813S的智能POS机在2014年国际金融展精彩亮相。该芯片中集成ARM TrustZone安全架构,采用该芯片的智能终端可以同时运行安全和非安全双系统,有效解决困扰POS机系统的开放性和安全性的矛盾,为当今越来越突出的移动终端安全支付问题提出完美解决方案。
     基于联芯移动安全支付方案,用户可以将安全相关的操作及数据(如输入密码,刷卡)放在安全系统中,有效避免非安全系统中木马,病毒的攻击。利用独特的移动安全支付技术,该方案可以允许一台设备运行多个可信执行环境,利于安全应用部署。

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  • CMSIS-NN尝鲜记

    随着物联网的流行,节点的低功耗,实时性智能需求也在不断增多。神经网络(Neural Network)作为一种热门的人工智能技术方向,网上已经非常丰富的介绍文档,我就不再赘述。传统的神经网络需要大量的计算资源去实现,相对于学习过程来说,推理所需要的资源相对较少,但仍然十分巨大。如何在性能相对较弱的微处理器上实现神经网络的快速推理过程?这需要对现有的神经网络模型进行大量的优化,CMSIS-NN就是在这个方向上的一个非常好的尝试…
  • 使用SystemC Cycle Model与HDL仿真

    原文链接:https://community.arm.com/soc/b/blog/posts/using-systemc-cycle-models-with-hdl-simulation Arm Cycle Model提供SystemC仿真支持。这些模型可以从ARM IP Exchange获取,也可以用户使用Arm Cycle Model Studio (CMS)自己创建(非ArmIP)。模型可…
  • 使用 Arm 开发工具在嵌入式装置上导入机器学习

    人工智能正迅速转到装置端       随着日益火红的各种应用 ,机器学习的场景正迅速的移动到终端装置. 人们期望嵌入式装置上能够提供更多智能服务,例如具有语音识别的智能音箱,能够及时识别脸孔的安控摄影机等等... 为了达到这个目标,在开发初期建立一个稳固的评估方案成为各家芯片开发商必要的课题. 在本篇文章中 ,我会利用一个简单的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为一个终端装置上…