11、符号化定时轨迹等价性:保障系统安全的新视角

符号化定时轨迹等价性:保障系统安全的新视角

1. 引言

在当今数字化时代,系统安全面临着诸多挑战,其中利用时间侧信道的攻击逐渐成为一个不容忽视的问题。入侵者可以通过测量系统对特定协议请求的响应时间,推断系统的属性,从而绕过防御机制或侵犯用户隐私。例如,蜜罐通常运行在虚拟机上,响应协议请求的时间比正常客户端系统长,攻击者可以利用这一信息区分真实服务器和蜜罐;在电子护照的RFID机制中,攻击者可以通过重放消息并测量响应时间来追踪特定护照的移动。

传统的可达性属性验证,如保密性、认证等,主要关注是否存在展示漏洞的轨迹。而对于时间侧信道攻击的验证,则需要检查两个系统是否在观测上可区分,这涉及对轨迹集合的推理。为此,提出了符号化定时轨迹等价性的概念,旨在解决这一验证难题。

2. 时间侧信道攻击示例
  • 红药丸攻击(Red Pill) :蜜罐为了吸引攻击者,通常运行在虚拟机上。当应用程序连接到恶意服务器时,服务器先发送基线请求,再发送差分请求。基线请求的响应时间在虚拟机和实体机上相同,用于校准;而差分请求在虚拟机上的响应时间更长。因此,考虑响应时间后,运行在虚拟机和实体机上的应用程序的定时轨迹可以区分。
  • 护照RFID攻击 :电子护照中的RFID标签在通电时会向阅读器广播信息。攻击者记录护照与合法阅读器之间的会话,重放其中一条消息,通过测量响应时间来区分目标护照和其他护照。因为目标护照在验证消息时,MAC检查成功但加密检查失败,所需时间比其他护照长。
  • 匿名协议攻击 :Abadi和Fournet提出的匿
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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