5、用户中心身份代理妥协处理方案解析

用户中心身份代理妥协处理方案解析

在当今数字化时代,身份管理系统的安全性和用户体验至关重要。本文将详细介绍一种用户中心身份代理妥协处理方案,包括其实现细节、撤销与恢复机制,以及对用户中心性和威胁的分析。

实现细节

在实现方面,每个实体(本地和远程身份代理、监控代理和依赖方)都通过一个进程来实现,并描述了这些进程之间交换的消息。

有两个关键的数据结构,即“授权令牌”(AT)和“信息令牌”(IT)。AT 与基本 GUIDE - ME 系统中使用的类似,允许用户指定愿意向依赖方披露的身份属性,不同的是它用本地身份代理的密钥份额签名,目的是让远程身份代理相信该 AT 是由合法用户的本地身份代理颁发的。IT 主要用于基于用户对依赖方随机数的签名来验证所有权,当用户希望交易被监控时,还可能包含监控代理的信息。

各实体之间交换的消息如下表所示:
| 消息名称 | 发送方 | 接收方 | 描述 |
| — | — | — | — |
| 身份请求消息 | 依赖方 | 用户、本地身份代理 | 在初始协商阶段结束时发送,由依赖方签名,内容包括要发布的身份声明列表、依赖方的公钥证书和依赖方随机数 |
| 授权消息 | 本地身份代理 | 远程身份代理 | 通过依赖方发送,用本地身份代理的密钥份额签名,内容包括带有一个或两个部分签名的 AT 和 IT |
| 身份凭证消息 | 远程身份代理 | 依赖方 | 传达身份凭证,内容包括最小披露身份凭证和带有两个部分签名或完整签名的 IT |
| 监控请求消息 | 依赖方 | 监控代理 | 仅当用户允许交易被监控(即不使用存储令牌)时发送,内容包括带有两个部分签名的 IT |

【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。
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