47、同步 RFID 认证协议对抗标签追踪的新隐私结果

同步RFID认证协议对抗标签追踪的隐私研究

同步 RFID 认证协议对抗标签追踪的新隐私结果

1. 标签追踪问题

自 RFID 认证协议设计以来,标签追踪一直是主要的隐私问题之一。无源 RFID 标签没有自己的电源,当查询信号为其供电以进行认证时,它们会自然地响应每个读取器查询。每个标签的响应都是唯一的,以避免误识别。读取器通过接收这些响应,并与后端数据库中关于这些标签的已知信息进行匹配,从而识别每个标签并认证合法标签。然而,拥有兼容读取器的攻击者可以利用这种全响应特性来攻击标签隐私。很容易想象,这些标签特有的唯一响应如何帮助攻击者追踪或定位任何特定标签,这种标签追踪行为侵犯了 RFID 标签持有者的位置隐私。

处理标签追踪的一种消极方法是使用一些停用命令“杀死”标签,但这会牺牲未来使用 RFID 提供潜在服务的好处和便利性。其他方法,如使用信号阻塞设备,往往弊大于利。例如,在使用 RFID 收取自动通行费或防止商店行窃时,行为不端的用户可以轻易破坏底层的 RFID 系统。因此,为了让 RFID 标签“存活”并同时保护它们不被追踪,确保 RFID 协议的不可追踪性至关重要。

研究人员已经付出了很多努力来设计安全的、不可追踪的 RFID 认证协议,但目前仍未出现令人满意的方案。有些 RFID 协议在强隐私意义上保证了不可追踪性,但这些协议需要公钥密码学(PKC)。由于 RFID 标签成本低、计算能力有限,这些非对称密码计算通常被认为实施成本过高,不适合 RFID 标签。据我们所知,在对称密钥设置中,不存在一个能提供令人满意的不可追踪性的 RFID 协议,这表明这类 RFID 协议在提供更强隐私意义上的不可追踪性方面存在局限性。

2. 相关工作

我们没有创建任何新的 RFID 认证协

【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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