8、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

1. 新协议 IB - KA
1.1 协议设置

密钥生成中心(KGC)会进行如下操作:
- 选择一个素数阶 $q$($q$ 为 $\ell$ 比特长)的群 $G$。
- 选取一个随机生成元 $g \in G$。
- 确定两个哈希函数 $H_1 : {0, 1}^* \to Z_q$ 和 $H_2 : Z_q \times Z_q \to {0, 1}^\ell$。
- 随机选取 $x \overset{\$}{\leftarrow} Z_q$,并设置 $y = g^x$。
- 最终,KGC 输出公共参数 $MPK = (G, g, y, H_1, H_2)$,并将主秘密密钥 $MSK = x$ 保留给自己。

1.2 密钥推导

身份为 $ID$ 的用户会收到基于公钥 $y$ 对消息 $m = ID$ 的 Schnorr 签名作为其秘密密钥。具体步骤如下:
1. KGC 验证用户身份后,随机选取 $k \overset{\$}{\leftarrow} Z_q$,并设置 $r_{ID} = g^k$。
2. 使用主秘密密钥 $x$ 计算 $s_{ID} = k + H_1(ID, r_{ID})x$。
3. $(r_{ID}, s_{ID})$ 就是返回给用户的秘密密钥。用户可以使用公钥 $y$ 并检查等式 $g^{s_{ID}} \stackrel{?}{=} r_{ID} \cdot y^{H_1(ID, r_{ID})}$ 来验证其秘密密钥的正确性。

1.3 协议会话

假设 Alice 想与 Bob

【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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