51、媒体流源认证:CIC 方案解析

媒体流源认证:CIC 方案解析

1. 引言

在多播通信中,由于 TCP/IP 基于尽力而为的服务,数据包丢失不可避免。对于 P2P 媒体流,现有的一些解决方案并不适用。在应用层多播系统中,流在不安全的覆盖网络上由众多对等节点交换,需要检测和限制恶意节点,因此对等节点必须仅向其他对等节点转发“优质”数据。在 P2P 拓扑中,接收方的验证延迟和验证概率是影响多播系统可扩展性的关键因素。我们关注三个要求:容错性、接收方较低的平均延迟以及较低的通信开销,并且强调必须验证每个将传输给其他对等节点的数据包的真实性。

2. 相关工作

多播认证是一个活跃的研究领域,研究人员提出了许多方案:
- Gennaro 和 Rohatgi 的方案 :将流划分为 m 个数据包的块,使用哈希链逐个链接每个数据包,对最后一个数据包的哈希值进行签名。每个接收方必须缓冲所有 m 个数据包和签名数据包,然后检查发送方的签名并使用哈希链验证后续数据包。但该方法在发生任何数据包丢失时,认证链会中断,后续数据包无法认证。
- 高效多链流签名(EMSS) :是 Gennaro 和 Rohatgi 流签名技术的扩展,基本思想是每个数据包发送多个哈希值以容忍数据包丢失。
- Wong 和 Lam 的方案 :将流划分为 m 个数据包的块,构建度为 2 的哈希树,仅对树的根进行签名。每个数据包携带其认证所需的信息,任何数据包丢失都不会影响接收方对丢失后到达的数据包进行认证的能力,但该方案通信开销高。
- SAIDA :使用 Rabin 的信

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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