17、基于属性的加密、访问控制与签名机制解析

基于属性的加密、访问控制与签名机制解析

1. 在线/离线ABKS方案

在线/离线ABKS方案将计算工作分为离线和在线两个阶段。离线阶段完成加密关键字或生成陷门的大部分工作,在线阶段则在具体信息明确时快速组装ABKS密文或陷门。

1.1 方案优势

该方案的总工作量与基本方案相同,但大部分计算工作可以转移到设备空闲或有电源的时刻进行,因此对于有功耗限制的移动设备非常有用。

1.2 性能评估

通过性能估计表明,大部分计算工作可以转移到离线阶段,有望减少移动设备的电池消耗,降低基于属性的关键字搜索的实践成本。

1.3 方案改进方向

在在线/离线ABKS的定义中,关键字加密的离线阶段包含了Ienc,最好将其从算法输入中删除,使加密完全独立于关键字和访问结构。在在线/离线KP - ABKS方案的构建中,离线加密关键字时属性列表S是不必要的;而在在线/离线CP - ABKS构建中,离线关键字加密算法将访问树T作为输入。未来计划构建在关键字加密的离线阶段不需要访问控制策略作为输入的在线/离线CP - ABKS方案。

2. 自适应策略属性基密码系统(AP - ABC)

AP - ABC是一种受实际访问控制管理挑战启发的密码系统,用于实现细粒度访问控制(FGAC)。在FGAC中,每个用户与一组属性相关联,指定其可以访问的资源类型;每个资源也与一个访问策略相关联,指定可以访问该资源的用户类型。

2.1 系统框架

  • 属性集合A :有限的属性集合,每个人都可以知道该集合。
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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