32、KEMTLS 协议:带延迟前向身份保护的安全通信解决方案

KEMTLS 协议:带延迟前向身份保护的安全通信解决方案

1. 时间周期不匹配情况

在通信过程中,若客户端和服务器的时间周期不匹配(即 $t_{s,c} \neq t_s$ ,且在从 $t_s$ 到 $t_s + 1$ 的过渡期间 $t_{s,c} \neq t_{s+1}$ ),服务器无法持有 $sk_{t_{s,c}}^s$ ,也就不能计算早期握手流量、服务器/客户端握手流量或早期流量密钥(分别表示为 $EHTS’$、$SHTS’$、$CHTS’$ 和 $ETS’$ )。因此,服务器无法恢复 $K_s$、客户端证书或任何潜在的早期应用数据,进而拒绝前四个阶段。

此时,服务器对客户端的响应不包含 $KEM_c$ 密文,表明时间周期不匹配,但包含一个临时的 $KEM$ 密文。客户端可以解封装该密文,恢复一个临时密钥,然后像时间周期匹配时一样重新开始。这个临时密钥本质上取代了半静态密钥,不过协议会因此延迟一个往返。

2. 安全模型

安全模型用于评估密钥交换协议的安全性,它与已有的认证密钥交换模型和 KEMTLS 模型类似,主要关注多阶段密钥交换协议。在该模型中,攻击者可以控制网络,进行被动监听、修改和编排协议的多个并发会话,还能暴露诚实方的长期和半静态密钥以及协议运行期间建立的密钥。

  • 认证 :支持相互认证,区分隐式认证和显式认证。隐式认证指阶段密钥只能由预期的通信方恢复,显式认证则保证通信方积极参与协议并建立了阶段密钥。当协议的后续阶段被接受时,阶段密钥的认证可以从无认证或隐式认证提升为显式认证。
  • 前向保密性 :考虑了两种类型
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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