7、无配对的基于身份的密钥交换协议

无配对的基于身份的密钥交换协议

在当今的数字世界中,信息安全至关重要,而密钥交换协议则是保障信息安全的核心技术之一。本文将介绍一种新型的基于身份的密钥交换协议,它具有高效、安全等诸多优点。

基于身份的密码学概述

1984 年,Adi Shamir 提出了基于身份的密码学概念,其目标是简化公钥管理,特别是公钥与持有者身份的关联。传统上,公钥与身份的绑定是通过证书实现的,证书是受信任的第三方签署的声明,表明某个公钥属于特定用户。然而,这种方式要求用户在使用特定公钥时获取并验证证书,公钥证书的管理仍然是一个技术难题。

Shamir 的想法是允许各方使用其身份作为公钥。在基于身份的方案中,一个受信任的密钥生成中心(KGC)生成一个主公私钥对,所有用户都知道该主公钥。具有身份 ID 的用户从 KGC 接收一个秘密密钥 SID,该密钥是字符串 ID 和 KGC 秘密密钥的函数。使用 SID,用户可以执行加密任务。例如,在基于身份的加密中,任何一方都可以使用字符串 ID 作为公钥向具有身份 ID 的用户发送加密消息,而该用户(以及 KGC)将能够使用 SID 解密该消息。即使接收者尚未从 KGC 获取其秘密密钥,发送者也可以这样做,只需知道接收者的身份和 KGC 的公共参数,这是基于身份的加密的主要优势。

基于身份的密钥协商及其动机

本文关注的是基于身份的密钥协商任务。假设有两个参与方 Alice 和 Bob,他们分别具有身份 A 和 B 以及秘密密钥 SA 和 SB,他们希望以认证的方式协商一个共同的共享密钥(即 Alice 必须确保一旦密钥建立,只有 Bob 知道该密钥,反之亦然)。由于密钥协商本质上是一个交互式协议,使用基于身份的解决方案的收益

【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与故障诊断的工程师,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与特征学习方法;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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