21、多派对等内容认证与XACML访问控制架构扩展

多派对等内容认证与XACML访问控制架构扩展

多派对等内容认证协议

在内容认证证书生成过程中,合作至关重要。因为不诚实的签名者可能会通过不签署证书来延迟认证过程,浪费其他对等方的时间和资源。我们先来评估一下,假设签名者为了最大化协议执行的预期收益而不违规(即不偏离协议规范)是否合理。实际上,对不合作签名者进行惩罚并不现实,而节点对内容证书的签名将作为其诚实行为的正式证据。所以,不合作的收益为零,而所有合作参与者将在成功的内容认证协议运行结束时获得奖励。我们用一个任意的正值 $f_i > 0$ 来表示合作行为的预期收益。基于这个假设和对等方的理性本质,我们进行如下分析。

协议形式化分析

任何多派对等(MP - P2P)协议的描述都可用于构建一个代表性的协议博弈。构建协议博弈时,协议参与者成为博弈玩家,每个玩家在轮到自己行动时都有一系列可能的策略,如“退出”或“发送消息”。协议博弈结束后,每个参与者可以使用收益函数评估自己的盈亏。

设 $G_{MP - CA} = {P, S, \overrightarrow{v}}$ 是从MP - P2P内容认证协议导出的协议博弈,其中:
- $P = {n_0, \ldots, n_k}$ 是参与对等方的集合,每个对等方都有一对密钥 $(K_{n_i}, K_{n_i}^{-1})$。
- $S = S_0 \times \cdots \times S_k$ 是策略组合的集合,其中 $S_i = {(send\ m_i, quit)}$ 是每个实体 $n_i$ 的可能策略集合,且 $m_i = E_{K_{n_{i + 1}}}(m, E_i)$。
- $\overrightarrow{

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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