7、单轮和三轮统一模型密钥协商协议的组合安全分析

单轮和三轮统一模型密钥协商协议的组合安全分析

1. 引言

统一模型(UM)是一类基于迪菲 - 赫尔曼(Diffie - Hellman)的双方密钥协商协议。这类知名协议已被美国国家标准学会(ANSI)和美国国家标准与技术研究院(NIST)标准化,如 ANSI X9.42、ANSI X9.63 和 NIST SP 800 - 56A。其中,NIST SP 800 - 56A 标准明确允许在不同密钥协商协议中重复使用静态(长期)密钥对。

近期研究探讨了在不同密钥协商协议中重复使用静态密钥对的影响。研究指出,若按照 NIST SP 800 - 56A 的规定,在单轮和三轮 UM 协议中重复使用静态密钥对,三轮 UM 协议可能会出现安全漏洞。此外,该研究还为具有相同安全属性的密钥协商协议提出了共享安全模型,但单轮和三轮 UM 协议这类安全属性不同的协议并不适用于此模型。

本文重新审视了在允许双方在单轮和三轮 UM 协议中共享静态密钥的情况下,这两种协议的安全性。我们的目标是研究在组合环境中,能否为这对协议的各个成员提供有意义的安全保障。在这个组合模型中,攻击者拥有更大的能力,因为她可以利用在单轮 UM 协议会话中获取的信息来攻击三轮 UM 协议会话,反之亦然。

2. 单轮密钥协商协议的(不)安全性

在多轮密钥协商协议中,双方都有自己的临时秘密,这些秘密在会话密钥的推导中起着不同的作用。然而,在某些情况下,如电子邮件系统,一方可能处于离线状态,无法立即响应。单轮密钥协商协议在这种场景中很有用。

单轮协议本质上是非交互式的,不需要响应方提供临时秘密。大多数单轮协议(包括不同标准机构标准化的协议)都是从两轮或三轮密钥协商协议修改而

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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