16、有状态协议自动验证中超越子项收敛等式理论

有状态协议自动验证中超越子项收敛等式理论

1 引言

安全协议的目标是保护通信免受第三方恶意行为的侵害,这些第三方可能会监控甚至完全控制网络,有时还会合法地参与协议。这类协议通常旨在实现机密性、认证、匿名性或不可链接性等特性。为达成这些目标,安全协议会运用各种加密原语,常见的有对称或非对称加密、签名以及加密哈希函数等。不过,某些安全目标可能需要更高级的原语,例如数字现金可能依赖盲签名来确保匿名性,电子投票协议可能使用陷门承诺或明文等价测试来实现无收据性,可验证性则可能依赖零知识证明。

目前已经存在一些用于自动分析安全协议的有效工具,尤其是针对简单的认证和机密性目标、标准加密原语以及不依赖全局可变状态的协议。近年来,研究人员也在积极拓展可验证属性的类别,例如考虑复杂的妥协形式或更具表达力的等价属性。许多工具还支持用户指定等式理论,以建模不常见的加密原语,同时也有工具支持不同会话更新全局可变状态的协议。

Tamarin 证明器是一款先进的加密协议验证工具,它允许用户同时指定复杂的安全属性(包括跟踪和等价属性)、通过等式理论建模加密原语,并支持协议维护状态信息。不过,该工具支持的等式理论类别主要是子项收敛等式理论,以及一些内置的理论,如 Diffie - Hellman 指数运算、双线性配对和多重集。虽然子项收敛理论涵盖了许多常见的加密原语,但它不包括盲签名或陷门承诺方案等原语。

本文的主要贡献在于显著扩展了 Tamarin 证明器支持的等式理论类别。我们移除了子项收敛理论的限制,现在允许使用具有有限变体属性的任意收敛理论。由于底层问题是不可判定的,我们当然不能保证终止性。更具体地说,我们的扩展主要体现在以下几个方面:
- 泛化了 Tamarin 证明器中用

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值