13、符号化定时轨迹等价性与基于身份的协议符号分析

符号化定时轨迹等价性与基于身份的协议符号分析

符号化定时轨迹等价性

在安全协议分析中,时间因素对于判断协议的安全性至关重要。传统的观测等价性条件可能会因为对时间变量的严格要求而产生误判,即出现误报攻击的情况。

从时间约束 $TC’$ 可以推断出 $tG’_3 = tG’_2 + rmac$。显然,观测等价性对时间变量的条件无法满足,因为 $tG_2 = tG’_2$ 和 $tG_6 = tG’_3$ 不能同时成立。定义 11.4 假设存在一个强大的入侵者,能够区分与不同时间相关的可观测对象,即使时间差异极小。这可能会导致误报,因为我们的定义可能会标记出实际上无法实施的攻击。

为了解决这个问题,我们可以放宽定义 11.4 的条件,考虑即使可观测对象的时间在一定范围内不同,也认为它们是等价的。将定义 11.4 的条件替换为:
[
\begin{align }
&\forall \mathbf{tt}. (TC \Rightarrow \exists \mathbf{tt}’. (TC’ \land |tG_1 - tG’_1| \leq \epsilon \land \cdots \land |tG_N - tG’_N| \leq \epsilon))\
&\forall \mathbf{tt}’. (TC’ \Rightarrow \exists \mathbf{tt}. (TC \land |tG_1 - tG’_1| \leq \epsilon \land \cdots \land |tG_N - tG’_N| \leq \epsilon))
\end{align
}
]

【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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