12、无线局域网加密与认证技术解析

无线局域网加密与认证技术解析

1. 无线局域网加密技术现状

802.11ac 标准被批准后,无线局域网(WLAN)供应商仍需支持 TKIP 和 WEP,但仅支持最高 54 Mbps 的数据速率。WPA2 是 Wi-Fi 联盟的认证,它是 IEEE 802.11i 安全修正案的镜像。2004 年 9 月开始进行 WPA2 互操作性认证测试。WPA2 在 CCMP 中采用了 AES 算法,基于符合 NIST FIPS 140 - 2 的 AES 加密算法提供政府级别的安全保障。WPA2 支持 802.1X/EAP 认证或预共享密钥,并且与 WPA 向后兼容。

1.1 现有加密技术分析

  • WEP :使用 24 位 IV 和静态密钥作为种子,通过 ARC4 算法生成密钥流。密钥流与明文数据位结合生成密文,同时计算 ICV 作为数据完整性检查。
  • TKIP :使用 128 位临时密钥 + 48 位 TSC + TA 地址作为种子材料,经过两阶段密钥混合过程。种子通过 ARC4 算法生成密钥流,与明文数据位结合生成密文,计算 MIC 作为数据完整性检查。
  • CCMP :使用 128 位临时密钥 + AAD + 随机数作为 AES 块密码的种子。由于 AES 算法的强度,无需密钥混合。数据以 128 位块进行加密,计算 MIC 以确保完整性,CCMP 的 MIC 比 TKIP 的 MIC 更强。

这些加密技术的帧格式各不相同,Wi-Fi 联盟认证(WPA/WPA2)与 802.11 加密技

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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