站对站密钥协定




站对站密钥协定是基于Diffie-Hellman的一种方法。它使用带有公钥证书(参看后面这一部分)的数字签名,在爱丽丝和鲍勃之间建立会话密钥,如图15-12所示。

下面就是这种方法的步骤:

●算出R1后,爱丽丝把R1发送给鲍勃(图15-12中的第一步和第二步)。

●算出R2和会话密钥后,鲍勃把爱丽丝的ID、R1与R2连接起来。然后他用他自己的私钥为结果签名。鲍勃现在把签名、R2和他自己的公钥证书发送给爱丽丝。签名用会话密钥来加密(图15-12中的第三步、第四步和第五步)。

●如果鲍勃的数字签名已经验证,会话密钥也已经算出,爱丽丝就把鲍勃的ID、R1与R2连接起来。然后她就用她自己的私钥在结果上签名,并发送给鲍勃。签名用会话密钥加密(图15-12中的第六步、第七步和第八步)。

●如果爱丽丝的签名已被验证,鲍勃就把会话密钥保存起来(图15-12中的第九步)。

站对站协议的安全性

站对站协议避免了中间相遇攻击。拦截R1后,伊夫不能发送她自己的R2给爱丽丝,因为伊夫不能伪造鲍勃用来创建数字签名的私钥,也不能假装R2是来自鲍勃的。鲍勃的数字签名,不能用证书当中确定的鲍勃的公钥进行验证。同样,伊夫不能伪造爱丽丝的私钥来为爱丽丝发送的第三个信息签名。因为我们在本书后面将要了解到,证书是由可信的权威机构发布的,所以这些证书也是可信的。









内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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