22、安全协议的计算可靠自动证明

安全协议计算可靠自动证明研究

安全协议的计算可靠自动证明

在安全协议的研究中,确保协议在不同模型下的安全性是至关重要的。本文将探讨安全协议在符号模型和计算模型下的安全性,以及相关的自动证明方法。

主要研究成果
  • 跟踪属性的可靠性 :如果一个协议在符号模型下满足某个谓词(即协议在符号模型下是安全的),那么在计算模型中,对于概率多项式时间(p.p.t.)的对手,具体跟踪结果以压倒性的概率满足相同的谓词(即协议在计算模型下也是安全的)。这一结果是对类似定理的扩展,将其应用于除了随机数和公钥加密之外还使用数字签名的协议。
  • 保密性证明的可靠性 :保密性证明的可靠性问题更具挑战性,因为在符号模型和计算模型中,保密性的形式化定义有很大不同。在符号模型中,保密性定义为无法推导出秘密;而在计算模型中,保密性定义为对手视图的不可区分性。不过,对于随机数的情况,我们证明了符号保密性意味着计算保密性。
相关工作

在安全协议的研究中,有许多相关的工作。Abadi 概述了可靠性定理的必要性,Abadi 和 Rogaway 获得了第一个这样的结果。此后,还有许多其他相关成果,例如:
- Abadi 和 Rogaway 给出了在被动对手存在的情况下对称加密保密性属性的可靠性定理。
- Laud 展示了在固定会话数量模型中对称加密机密性属性的可靠性。
- Micciancio 和 Warinschi 证明了使用随机数和公钥加密的语言的跟踪属性的可靠性。
- Backes、Pfitzmann 和 Waidner 给出了包含对称加密和认证的更丰富语言的跟踪属性的

【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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