21、高效安全组播通信的密钥管理

高效安全组播密钥管理研究

高效安全组播通信的密钥管理

在安全组播通信中,密钥管理至关重要。本文将深入探讨基于属性的加密和访问控制、密钥更新、存储 - 通信最优性、实现以及性能分析等方面。

1. 基于属性的加密和访问控制

在基于属性的加密和访问控制中,以集合 (L = {000,001,011,111}) 为例,其最小化的成员函数 (M_{min}^L = B_0B_1 + B_1B_2),包含 2 个乘积项。对于子组 (L) 的消息 (M) 可分别加密为 (M_{ {B_0,B_1}}) 和 (M_{ {B_1,B_2}})。

2. 组管理员(GM)离开时的密钥更新

当多个 GM 从组中被撤销时,组控制器(GC)需要更新 ({MK,GP,GK}) 以及每个剩余 GM (u \in G \setminus L) 的私钥。具体步骤如下:
1. 修改主密钥(MK) :GC 首先将 (MK) 更改为 (MK’ = {\alpha’,\beta,Y_B}),其中 (\alpha’) 是在 (Z_p) 中随机选取的。
2. 更新组公共参数(GP) :相应地更新 GP。
3. 多播加密的密钥更新因子(kuf) :GC 多播一个加密的密钥更新因子 (kuf = h^{\frac{\alpha’ - \alpha}{\beta}}),并且离开的 GM 无法解密该因子。
4. 剩余 GM 更新私钥 :每个剩余的 GM (u \in G \setminus L) 使用 (kuf)

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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