28、PCAL:用于携带证明授权系统的语言支持

PCAL:用于携带证明授权系统的语言支持

1. 引言

在现代的访问控制场景中,携带证明授权(PCA)技术允许通过将证明负担转移给用户,自动执行复杂的访问控制策略。然而,管理这些证明对于用户来说是一项艰巨的任务。为了解决这个问题,我们开发了一种类似Bash的语言PCAL,它能够自动、正确且高效地使用PCA接口。

PCA系统要求用户为每个操作请求提供一个或多个证明,以表明策略允许该操作。这大大增加了用户的负担,即使使用定理证明器,用户仍需确保生成足够的证明,并尽量减少运行时的证明构建成本。

PCAL通过扩展Bash脚本语言,添加了一些PCA特定的注释。PCAL编译器会将带有这些注释的程序转换为普通的Bash脚本,以在支持PCA的系统中执行。编译器基于这些注释执行以下任务:
1. 检查证明期望 :编译器检查程序员对证明的期望是否足以确保脚本中每个shell命令的成功执行。为此,它需要通过配置文件了解执行每个shell命令所需的权限。
2. 静态证明构建 :编译器使用定理证明器和访问控制策略信息,尝试静态构建与程序员注释对应的证明。如果静态构建失败,编译器会生成代码,在运行时通过命令行调用定理证明器来构建证明。
3. 传递证明 :编译器添加代码,将为每个shell命令生成的适当证明传递给PCA接口。

使用PCAL相比简单的方法有至少两个优势:
1. 确保证明完整性 :由于编译器进行了静态检查和动态代码生成,生成的脚本至少会尝试构建所有必要的访问证明。因此,脚本失败的原因只能是用户

【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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