34、高效且相互认证的密钥交换协议解析

高效且相互认证的密钥交换协议解析

1. 安全定义

一个客户端 - 服务器相互认证密钥交换协议(C - S MAKEP)P = (Π, Ψ, LL) 若满足以下条件,则被认为是安全的:
1. 定义明确的协议 :在良性对手存在的情况下,对于Πs
ij和Ψ t
ji两个预言机,它们总是接受并持有相同的会话密钥,该会话密钥在{0, 1}k上均匀分布。
2. 实时伙伴 :如果两个未被破坏的预言机有匹配的对话,那么它们都会接受并持有相同的会话密钥。
3. 流的真实性 :No - MatchingE(k) 的概率是可忽略的。
4. 保护新鲜会话密钥 :advantageE(k) 是可忽略的。这里的可忽略函数定义为:对于每个 c > 0,存在一个 kc > 0,使得对于所有 k > kc,有 ϵ(k) < k−c。

该协议的安全性依赖于一些密码学原语,包括公钥加密方案、对称密钥加密方案和离散对数问题。

2. 性能评估
2.1 速度

客户端需要进行多种计算,包括一次公钥加密、一次对称密钥解密、一次模幂运算、一次模乘法、一次模加法、两次哈希运算和两次随机数生成。不过,在评估中可以忽略哈希和随机数生成的时间,因为SHA - 1在Palm V上处理128位二进制字符串平均只需0.9毫秒,且哈希函数常用于生成伪随机数,其生成速度与哈希速度相当。

对称密钥解密方面,SSC2和ARC4解密256位密文约需1毫秒

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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