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基于AI的后量子密码加速器设计与优化
面对量子计算对现有加密体系的威胁，高效实现后量子密码（PQC）硬件加速成为关键。针对晶格密码等算法计算复杂度高、存储需求大的痛点，传统手工设计效率低下。为此，引入机器学习模型驱动设计空间探索（DSE），在参数优化阶段平衡吞吐量、功耗与芯片面积。研究表明，AI技术能够有效辅助硬件描述语言生成与逻辑综合，显著缩短从密码算法到硬件的落地周期，提升资源受限环境下的运算效率，为构建抗量子基础设施提供可行路径。
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