3、密码协议分析与规范约束缩小技术

密码协议分析与规范约束缩小技术

避免攻击的机制

在密码学协议中,为避免特定攻击,有几种简单且低成本的机制。一种是在多方计算(MPC)结束返回密文块时,代理向客户端发送注入随机数的安全哈希值。后续当随机数在发送到一次性邮箱地址的消息中被发现时,就能轻松验证其是否与SCI构造期间发送给客户端的哈希随机数匹配。这样一来,只要事后能检测到代理的不当行为,就无需假定密钥的初始纯洁性。另一种成本稍高的方法是,代理向客户端发送一个零知识证明,表明其知晓注入的随机数,客户端可借此停止协议并防止攻击。

Wang等人仅提及双方使用通用MPC计算加密消息中加密随机数部分的块,但指定MPC的输出发送给代理。若不假定密钥初始纯洁性,还可将输出发送给客户端而非代理。例如,若使用混淆电路(如他们对预期SCI开销的分析),可反转混淆者和评估者的角色,这在通信开销上可能更高效,因为客户端无论如何都需要此输出生成密文的其余部分。

对TLS协议的分析

引入的攻击因TLS会话恢复的密钥格式要求而被排除,但分析表明,TLS的SCI证明(使用特定构造)必须明确利用TLS会话密钥的初始纯洁性。提出的修改后的SCI构造似乎可避免假定会话密钥的初始纯洁性,但这些构造仍需新的安全证明。若客户端和代理的计算能力不同,即便协议只是将MPC的输出从代理改为客户端,也需考虑性能问题。

密码协议分析工具与背景

形式化分析密码协议已成为重写技术在安全领域最成功的应用之一。现有大量相关文献及多种工具,如NRL协议分析器、FDR、ProVerif、AVISPA、Maude - NPA、Scyther、AKISS和Tamarin等。同时,扩展这些工具以推理不同类型的密码属性(即等式

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 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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