68、WORM - SEAL:可信数据保留与验证方案解析

WORM - SEAL:可信数据保留与验证方案解析

在当今信息爆炸的时代,数据的安全存储和可靠验证变得至关重要。特别是在一些对数据合规性要求极高的领域,如金融、医疗等,数据一旦被篡改或删除,可能会引发严重的后果。本文将详细介绍一种名为WORM - SEAL的系统,它旨在实现可信的数据保留和验证,为数据安全提供有力保障。

1. 安全分析

WORM - SEAL系统的安全性基于RSA假设。对于一个奇素数e和一个随机生成的强RSA模数n(n = pq,其中p = 2p′ + 1,q = 2q′ + 1,且p′,q′为素数),给定一个随机的z ∈ Z∗n,在计算上不可能找到y ∈ Z∗n,使得ye = z。这一假设对于任何奇素数e都成立,因为我们使用了强RSA模数,φ(n) = 4p′q′,并且gcd(e, φ(n)) = 1;否则,我们就对n进行了因式分解。

此外,安全证明还使用了一个著名且实用的引理:
- 引理2 :给定x, y ∈ Z∗n,以及a, b ∈ Z,使得xa = yb且gcd(a, b) = 1,则可以高效地计算出u ∈ Z∗n,使得ua = y。
- 证明 :使用扩展欧几里得算法计算整数c和d,使得bd = 1 + ac。令u = xdy−c,则ua = xady−ac = (xa)dy−ac = (yb)dy−ac = y。

通过以下定理来证明系统的安全性:
- 定理1 :在时间t侵入主系统的攻击者,无法在不被验证检测到的情况下,篡改在时间t之前提交的数据。
- 证明

【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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