25、分布式问责与审计理论及可靠证据审计性研究

分布式系统审计理论与可审计性研究

分布式问责与审计理论及可靠证据审计性研究

在当今数字化时代,分布式系统的安全性和问责性变得至关重要。审计作为确保系统合规性和安全性的关键手段,其理论和实践的发展备受关注。本文将深入探讨分布式问责系统的基础理论,以及如何通过类型检查来确保协议的可审计性。

审计理论与相关研究

在分布式系统中,审计的目标是实现问责性,确保系统的操作和决策能够被追溯和验证。研究表明,即使没有可信第三方(TTPs),审计人员在仅对通信完整性有假设的分布式环境中也能实现一定程度的重叠审计。这意味着像公证人这样强大且昂贵的机制并非所有审计协议都必需。

相关研究在审计跟踪的安全性方面取得了进展,基于认证数据结构,如安全历史、持久认证字典和不可否认证明等。这些研究成果被应用于多个具体场景:
- PeerReview :为每个节点创建安全日志,记录节点发送和接收的消息以及应用的输入输出。通过与参考实现进行回放来检测节点故障。
- CATS :验证服务提供商托管存储的完整性,为客户端提供验证授权用户更新的手段。
- AudIt :为互联网服务提供商(ISPs)提供明确的问责接口,就服务质量(QoS)问题向流量源提供反馈。
- APPLE系统 :提出文档事后策略执行的架构,将文档与策略关联,记录客户端操作,并由分布式审计人员定期验证合规性。
- 价值承诺协议 :主体承诺一个隐藏值,其他主体虽无法读取该值,但能检测承诺后的非法更新。

这些研究主要关注实现特定问责策略

【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,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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