NRF52832 SDK15.3是一款基于 Nordic Semiconductor 的超低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy,BLE)芯片NRF52832的软件开发工具包。SDK15.3是该系列的一个特定版本,包含了各种库、示例代码、驱动程序和文档,帮助开发者构建基于BLE的应用程序。在蓝牙绑定方面,SDK提供了三种不同的方法:无密码绑定、静态密码绑定和动态密码绑定,这些功能对于实现安全的设备配对和数据传输至关重要。 1. **无密码绑定**: 在这种模式下,两个BLE设备可以直接建立连接而无需任何预共享的密码或密钥。这通常适用于安全性要求较低的场景,如简单的传感器网络或家用物联网设备。然而,无密码绑定存在被恶意设备窃听或干扰的风险。 2. **静态密码绑定**: 静态密码绑定增加了安全性,设备在配对时需要输入一个预设的固定密码。此密码可以存储在设备的非易失性存储器中,即使设备断电,密码仍然可用。这种方式虽然比无密码绑定更安全,但密码如果被破解或泄露,所有连接到该设备的设备都将面临风险。 3. **动态密码绑定**: 动态密码绑定提供更高的安全性,每次配对时都会生成一个唯一的、临时的密码。这种密码通常通过某种安全协议(如Secure Connections或lesc,即BLE 4.2引入的椭圆曲线 Diffie-Hellman 密钥交换)生成,确保即使密码被截获,也无法用于后续的连接。这种方法可以防止中间人攻击,但需要更多的计算资源和复杂的协议实现。 SDK15.3中的示例代码演示了如何在NRF52832上实现这些绑定方法,这对于开发者来说是宝贵的教育资源。通过学习和理解这些示例,开发者能够了解如何处理BLE设备的配对过程,以及如何安全地存储和管理设备之间的连接信息,特别是在需要断电保存最近一台绑定设备信息的情况下。 文件列表中的“nRF5_SDK_15.3.0_59ac345”很可能是SDK的完整安装包,包含编译器、构建工具、库文件、示例项目和相关文档。开发者需要解压这个文件,然后使用IDE(如Segger Embedded Studio或GCC)打开SDK提供的示例工程,进行编译和调试,以便实际操作和理解BLE绑定的实现细节。 在实际应用中,选择哪种绑定方式取决于应用的安全需求和资源限制。例如,对于个人健康追踪器或家庭自动化设备,可能适合使用静态密码;而对于金融支付或医疗设备,动态密码绑定将提供更高的安全性。理解并正确实现这些绑定技术对于构建可靠且安全的BLE系统至关重要。
2025-07-22 17:55:00 34.24MB NRF52832 SDK15.3 BOND
1
纳米固体与表面力学,孙长庆,L. K. Pan,An analytical solution shows that a competition between bond order loss and the associated bond strength gain of the lower coordinated atoms near the edge of a surface dictates the
2024-03-02 11:25:25 250KB 首发论文
1
仅在centos7.6平台做了测试 展示使用方式介绍:https://blog.csdn.net/weixin_38096971/article/details/134054649
2023-12-25 14:34:09 137KB
1
Comprehensive Handbook of Chemical Bond Energies 0849373662
2022-06-30 20:02:44 21.86MB 化学键能
1
网卡bond是通过把多张网卡绑定为一个逻辑网卡,实现本地网卡的冗余,带宽扩容和负载均衡。在应用部署中是一种常用的技术,我们公司基本所有的项目相关服务器都做了bond,这里总结整理,以便待查。
2022-05-14 14:12:41 685B txt
1
Android蓝牙 上层(java-framework)层打开使能流程图,将Android 源码使用流程图的形式画了出来,使Android 蓝牙开发者更清楚数据收发走向,代码流程更加形象生动,能够很快的熟悉Android 蓝牙源码,利于后面问题处理和BUG解决。
2022-04-30 19:05:06 46KB android 源码软件 java 蓝牙
Centos网卡bond模式配置 比较详细,希望能帮助到大家
2022-01-31 18:01:02 550KB centos linux 运维 服务器
1
占士邦 公司债券评级变化预测模型 团队成员:Wes Sapone,Kwame van Leeuwen,Ketan Patel,Susan Fan 目标:开发一种机器学习模型,该模型可以预测未来12个月公司债券的信用等级变化 概括 通过SQL从活跃于公司信用违约概率建模的公司中获取大型数据集。 数据清理在该项目中发挥了重要作用。 3个分类模型:使用Logistic回归,随机森林和梯度提升来训练/测试模型并分析大型历史数据框。 事实证明,拥有相对较少的评分事件的不平衡数据集是一个关键挑战。 使用原始的不平衡数据集,Random Forest和Gradient Boost模型似乎优于Logistic回归模型,其平衡精度得分约为83%。 将来可能进行的建模改进包括增强数据集,微调模型和优化目标变量。 演示幻灯片 数据清理 楷模 逻辑回归 随机森林 原始数据,默认参数1 随机森林原始数据,
2022-01-16 14:01:40 15.49MB JupyterNotebook
1
bond_pricer Python类和jupyter iPython笔记本,用于为固定息票债券定价。 它主要设计用于一级市场,但也适用于二级市场。 支持以下优惠券频率:年度,半年度,季度,每月 支持以下日期计数约定:实际/实际,实际/ 365,实际/ 360、30 / 360美国,30/360欧盟 支持以下首个优惠券类型:常规,长优先,短优先,全短优先
2021-12-20 09:52:55 6KB python finance jupyter-notebook bond
1
希望可以给到大家帮助,此文档用户linux7配置端口聚合
2021-10-15 10:30:33 17KB bond聚合
1