[实用新型]一种计算机防盗防泄密的智能自毁系统有效
申请号: | 201020236214.6 | 申请日: | 2010-06-24 |
公开(公告)号: | CN201716732U | 公开(公告)日: | 2011-01-19 |
发明(设计)人: | 王泽峰 | 申请(专利权)人: | 王泽峰 |
主分类号: | G06F21/00 | 分类号: | G06F21/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 450015 河南省郑州市陇海*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 计算机 防盗 泄密 智能 自毁 系统 | ||
技术领域
本实用新型涉及计算机数据以及芯片机密安全保障领域,具体涉及一种用于计算机防盗防泄密的智能自毁系统。
背景技术
随着科技的不断发展,人类的工作和生活越来越离不开计算机,但是计算机的数据安全问题以及芯片技术的安全问题日益突出,各个电子厂商都不愿看到自己辛辛苦苦研发出来的计算机芯片被破解被山寨,各个国家、企业包括个人,也没有人愿看到自己计算机中的机密电子信息被偷取开启破解,诸如此类的计算机安全问题,给国家、社会和个人都会带来极大的损失,当今社会对计算机的数据以及芯片保密防盗的需求越来越迫切。
现在的安全防范的方法有很多种,广泛使用的有两种:一种是在电路板上采用机械微动开关,用来检测产品的外壳来达到保护敏感数据和芯片的目的,采用这种结构的自毁电路,如果外部入侵者打开部分外壳或者采用一导电体将机械微动开关短路,那么微动开关将与外壳的分离,不能被自毁控制电路检测到,而导致达不到安全防范的目的。另一种是采用机器内部布满传感器或者探测线路或电平,如果有入侵者人非法拆机,根据传感器的感知或者线路的断链或者电平的变化来做自毁判断。这样做虽然也可以达到自毁保护的效果,但是此法不仅耗材多,会使机器内部复杂混乱化,而且其误判系数很高---比如说,如果机器不小心摔到了地上,其内部的传感器很有可能误以为是有人拆机,开启自毁系统。
发明内容
本实用新型提供了一种基于体积波内表面扫频和以及神经网络智能化控制的自毁系统,即不需要在计算机内部布置繁琐的探测电路、电平或传感器,可以大大的节省材料降低造价,又能达到满意的安全保障,而不像机械微动开关那样容易被解除破坏。除此以外,系统还能根据不同的情况进行自我训练学习执行智能处理,自毁系统可以容忍计算机与外界的合理碰撞(比如计算机不小心掉到地上,外壳并没有破裂的情况等),而不会出现过敏式的自毁。
本实用新型中的自毁系统包括四个分系统:
1)身份验证系统,合法人员拆机时,须通过射频识别认证,从而使自毁系统关闭;自毁系统需要开启时,也需要合法人员通过射频识别认证,从而开启系统。
其中包括:
射频接收器,在得到合法射频卡的射频验证之后,开启或者关闭自毁系统。
警报指示灯,系统开启后,指示灯亮起绿色;当系统内部电力供应严重不足时,指示灯亮起红色,自毁系统自动关闭;当系统合法通过射频认证关闭时,指示灯熄灭。
2)计算机机器内部扫频监控系统(体积波发射器与接收器),系统开启时如有人非法拆机,计算机机箱内表面的体积波波形发生变化,接收器把扫频信息反馈到自毁控制器。工作时的正常电压在10V到100V之间。扫频的正常频率为20kHz到100kHz。体积波扫频时,记录扫描整个计算机机箱内表面,压电陶瓷接收器根据压电效应将振动转化为电信号,并根据信号幅值变化了解是否有外力破坏。
3)智能自毁控制器,根据不同的反馈信息,控制器输出两项命令:安全-维持现状,危险-短路数据储存器以烧毁数据,短路主板芯片以烧毁主板;除此之外,控制器内部的神经网络结构可根据不同的情况进行自我训练学习,执行智能处理。自毁系统可以识别并容忍机器与外界的合理碰撞(比如计算机不小心摔到地上或碰到墙壁,外壳并没有破裂的情况等)时产生的异性波形图,而不会出现过敏式的自毁。
其中,还包括短路触发控制开关,用于执行系统命令。
4)电池以及电池管理系统,其不仅可以维持自毁系统的独立工作,而且在被保护的计算机没有接通外部电源并停止工作时,如果自毁系统检测到危险状况并发出自毁指令,自毁系统的电池管理系统将使用自己的独立电源迅速同步为被保护的计算机电路通电,智能自毁控制器的短路触发控制开关闭合,烧毁计算机主板芯片及数据储存器。目前自毁系统的电池采用锂聚合物电池,能量密度高,无污染。
附图说明
图1是本发明智能自毁系统的一个实施例的结构示意图;
图2是本发明智能自毁系统的射频身份识别系统的结构示意图;
图3是本发明智能自毁系统的射频身份识别系统芯片的电路结构示意图;
图4是本发明智能自毁系统的内部扫频监控系统工作原理示意图;
图5是本发明智能自毁系统的内部扫频监控系统的结构示意图;
图6是本发明智能自毁系统检测外力破坏的体积波工作原理示意图图;
图7是本发明智能自毁系统的自毁控制器(神经网络)学习训练原理示意图;
图8是本发明智能自毁系统的自毁控制工作示意图;
附图标记说明如下:
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