2、利用约束系统判定轨迹等价性的简化语义

利用约束系统判定轨迹等价性的简化语义

在当今数字化时代,安全协议对于保障基于公共网络的交易安全至关重要。然而,现有安全协议验证工具在处理协议行为中的大量交织情况时,面临着状态爆炸问题,导致实际应用受限。本文将介绍一种新的简化语义方法,旨在解决轨迹等价性验证中的交织问题,提高验证效率。

1. 安全协议背景

安全协议广泛应用于保障依赖公共网络(如互联网)的交易安全。在这个公共环境中,不诚实的用户可能监听和干扰通信。安全通信的含义因应用而异,涵盖了数据机密性(如医疗文件、密钥等)、电子投票系统的可验证性以及隐私性(如电子投票中的投票隐私、RFID技术中的不可追踪性)等方面。

形式化方法在精确分析协议安全性方面已被证明是有效的。大量的模型检查方法被开发出来,用于分析协议在攻击者完全控制通信网络情况下的安全性。目前已有多种工具可用于自动验证加密协议。但主要挑战在于,攻击者可以生成任意消息,其行为具有无限可能性。为应对这一问题,基于符号语义和约束求解的方法被提出,从而产生了用于验证可达性安全属性(如机密性)和等价性属性(如隐私性)的工具。

不过,这些工具的实际应用受到状态爆炸问题的限制,这是由于协议行为中存在大量交织情况。在标准的并发系统模型检查方法中,部分顺序约简技术可用于处理交织问题。例如,在检查可达性时,两个独立并行动作的执行顺序通常无关紧要。但在使用符号语义时,情况变得更加复杂,并行动作交织得到的状态可能不同,但它们所代表的具体状态集有很大重叠。早期工作已展示了如何在安全协议可达性属性的上下文中限制这种重叠,从而提高了AVISPA平台中OFMC工具的效率。

2. 安全协议模型
2.1 消息

协议由

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值