56、隐私增强的细粒度访问控制注册设备方案

隐私增强的细粒度访问控制注册设备方案

1. 引言

Aadhaar 是全球最大的生物识别身份系统之一,旨在为印度每位居民分配唯一的数字身份。居民可使用 Aadhaar 号码和生物特征进行身份验证。生物特征数据极为敏感,为避免存储生物特征数据的使用,引入了注册设备。每个注册设备都应有唯一标识,并遵循最佳实践以确保安全。

随着数字服务的普及,预计注册设备的使用在不久的将来会进一步增加。目前,注册设备通常需本地连接到系统,主要用于处理生物特征数据。然而,随着连接设备和在线服务的增多,注册设备可能会无处不在,需要远程操作并处理其他敏感个人数据。在这样的环境下,应用程序可能希望查询和使用具有特定属性集的有效注册设备,而非仅依据序列号或型号。此外,设备所有者可能为保护隐私而不愿透露设备身份,只希望设备被识别为具有特定属性的有效注册设备。

当前注册设备模型基于 PKI 基础设施,存在一些固有局限性,如只能证明设备身份与消息的关联,而非设备属性。因此,需要改进现有模型,以实现基于属性的设备发现和使用,同时保护设备隐私。本文提出了一种使用基于属性签名的隐私增强细粒度访问控制注册设备方案。

2. 相关工作
  • 公钥基础设施(PKI) :由 Diffie 和 Hellman 在 1977 年引入。大多数传统安全系统基于 PKI 构建,每个主体有私钥和相应公钥,由证书颁发机构认证公钥并颁发数字签名证书,但存在管理数字签名证书的额外开销。
  • 基于身份的加密(IBE) :由 Shamir 在 1984 年提出,2001 年 Boneh 和 Franklin 引
【电力系统】采用有源电力滤波器抑制谐波研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕电力系统中谐波抑制问题展开,重点研究采用有源电力滤波器(APF)进行谐波治理的方法,并通过Simulink搭建仿真模型验证其有效性。文中介绍了有源电力滤波器的工作原理,特别是基于同步旋转坐标系(SRF)算法的电流检测方法,实现对负载谐波电流的实时跟踪与补偿。仿真结果表明,该方法能够有效降低电网中的谐波含量,提升电能质量。此外,文档还提及多种相关电力系统仿真研究案例,涵盖微电网优化、无功补偿、储能配置等领域,体现出较强的技术综合性与工程应用背景。; 适合人群:具备电力系统基础知识和MATLAB/Simulink仿真能力的电气工程专业学生、研究人员及从事电能质量治理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握有源电力滤波器的基本结构与控制策略;②学习基于SRF算法的谐波电流检测方法;③利用Simulink构建APF仿真系统并分析其滤波性能;④为电能质量控制、电力电子装置设计等课题提供技术参考与实现思路。; 阅读建议:建议结合文中提到的Simulink仿真模型进行实践操作,重点关注SRF算法模块与电流控制环的设计细节,同时可参考提供的网盘资源获取完整代码与模型文件,便于复现实验结果并进一步拓展研究。
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