9、基于类型的PIN处理API分析

基于类型的PIN处理API分析

1. PIN验证API概述

PIN验证API在安全系统中起着关键作用,用于验证用户输入的PIN是否正确。在这个案例中,有两种PIN相关的数据:一种是通过PIN推导密钥pdk从公共数据偏移量(offset)、验证数据(vdata)和十进制表(dectab)推导得出的PIN;另一种是以密钥k加密的形式存在的加密PIN块(EPB)。这两个密钥预先加载在硬件安全模块(HSM)中,不会暴露给不可信的外部环境。

以下是API的代码实现:

PIN V(PAN, EPB, len, offset, vdata, dectab) {
    x1 := encpdk(vdata);
    x2 := left(len, x1 );
    x3 := decimalize(dectab, x2 );
    x4 := sum mod10(x3 , offset);
    x5 := deck(EPB);
    x6 := fcheck(x5 );
    if (x6 =⊥) then return(′′format wrong′′);
    if (x4 = x6 ) then return(′′P IN correct′′);
    else return(′′P IN wrong′′)
}

其工作流程如下:
1. 用户PIN推导
- 使用PIN推导密钥pdk对验证数据vdata进行加密,得到x1。
- 取x1的前len个十六进制数字,得到x2。
- 通过十进制表dec

【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,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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