19、验证等价属性时的通信模型

验证等价属性时的通信模型

在安全协议验证领域,基于Dolev和Yao的开创性思想,符号模型有多种形式。这些模型通常假设攻击者对网络拥有完全控制权,能够拦截任何消息。不过,不同模型对这一假设的具体体现有所不同,这也导致了在验证等价属性时,通信模型存在差异。

1. 背景与动机

自动化、符号化的安全协议分析有多种变体,但都基于一些基本思想:
- 消息用抽象术语表示。
- 对手计算能力无限,但只能根据预定义规则操作消息(完美密码学假设)。
- 对手完全控制网络。

在不同模型中,对手控制网络这一假设的体现略有不同。一些模型中,每个协议输出都直接发送给对手,输入也由对手提供,如原始的Dolev Yao模型及AVISPA、Scyther等工具所基于的模型。另一些基于进程代数的模型,如CSP、Spi和应用pi演算等,允许任意两个代理进行通信,通信调度由对手控制。

当考虑可达性属性时,这两种通信模型是等价的,因为内部通信可通过对手作为中继进行。但在考虑不可区分性属性时,它们会产生分歧。禁止内部通信可能会削弱对手的区分能力。

2. 研究贡献
  • 形式化三种语义
    • 经典语义 :如原始应用pi演算,允许诚实参与者之间的内部通信以及与对手的通信。
    • 私有语义 :仅允许在私有通道上进行内部通信,公共通道上的所有通信都通过对手进行。
    • 窃听语义 :允许内部通信,但会将传输的
【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。
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