10、无配对的基于身份的密钥交换协议分析

无配对的基于身份的密钥交换协议分析

1. 与其他基于身份的密钥协商(IB - KA)协议的比较

在效率比较中,我们选取安全参数为 128,并考虑使用 Type 3 配对来实现 SCK - 2、BCNP1 和 BCNP2 协议,因为对于高于 80 的安全级别,Type 3 配对是最有效的。我们的协议假设在具有相同安全参数的椭圆曲线群 G 中实现。在这种情况下,G 和 G1 的元素需要 256 位表示,G2 的元素需要 512 位,GT 的元素需要 3072 位。

我们使用 Chen 等人给出的 Type 3 配对的每次操作成本来估计所有协议的计算成本。带宽成本表示为每个参与方为完成协议会话而发送的数据位数。

  • SCK - 2 协议 :它是在 CK 模型中针对所有类型配对都有安全证明的最有效协议。在双线性 Diffie - Hellman 假设下,使用随机预言机证明其安全性,只需要一轮通信,且每方仅发送一个组元素。
  • BCNP1 和 BCNP2 协议 :它们是基于任何 CCA 安全的 IB - KEM 的通用构造。当使用 Kiltz、Kiltz - Galindo 或 Gentry 的 IB - KEM 实现时,会得到一个在标准模型下具有(CK)安全性的两阶段单轮协议。BCNP2 提供弱前向保密性(FS)和对密钥泄露伪装(KCI)攻击的抗性,而 BCNP1 仅满足前者。

以下是这些协议的比较表格:
| 协议 | 弱 FS | KCI 抗性 | 标准模型 | 每方带宽成本 | 效率 |
| ---- | ---- | ---

【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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