4、新兴全球PKI中认证路径发现的建模与评估

新兴全球PKI中认证路径发现的建模与评估

1. 认证路径发现基础

在PKI(公钥基础设施)系统中,认证路径发现是一个关键过程。目录中的交叉证书对(crossCertificatePair)属性有两个元素,issuedToThisCA元素存储所有颁发给该CA的证书,包括远程域中CA颁发的证书;issuedByThisCA元素可能包含该CA颁发给其他CA的证书子集。目录中的所有对象都按名称和属性进行索引,检索请求的响应将返回满足条件的对象列表。

此外,一些私有证书扩展可用于指示如何访问与证书相关的服务。例如,权威信息访问(AIA)扩展指示如何访问证书颁发者的服务,可用于指定用户可以检索颁发者目录条目的目录地址,也可以指定向该颁发者颁发证书的CA列表。类似地,主题信息访问(SIA)扩展指示如何访问证书主题的服务。然而,在实践中,这些目录属性和证书扩展并未完全填充,这给发现算法在路径构建过程中定位合适的证书带来了困难。

2. 优化技术

发现算法在证书拓扑中构建候选路径时,常常会面临分支选择的问题。为了减少错误选择并加快过程,提出了几种优化技术:
- 早期检查签名和撤销状态 :在使用证书构建候选路径之前,尽早检查其签名和撤销状态,有助于提前排除不良证书。但这样做也存在权衡,因为算法需要花费额外的时间和资源进行这些操作。
- 分支优先级排序 :为分支设置优先级,以最大化成功发现的机会。例如,证书仲裁器模块(CAM)使用的证书路径库(CPL)定义了一系列标准来设置分支优先级。另外,有人提出在本地PKI域中,主题DN和颁发者DN匹配更多相对可区分名称(RDN)的证书应具有优先级。不过,这种优

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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