14、实时加密协议分析的简易语言

实时加密协议分析的简易语言

1. 引言

近年来,随着加密协议成为家庭银行、电子商务等众多分布式服务的基础构建模块,对其进行形式化分析的需求日益增长。以往的分析虽取得了不少成果,能发现许多协议规范中的细微缺陷,但大多局限于对实际协议的高度抽象,往往忽略了事件的具体时间信息。

本文的出发点是基于 CryptoSPA 展开研究。CryptoSPA 是 SPA 的扩展,增加了处理加密原语的新构造,并提出了一种定义安全属性的通用模式 GNDC。GNDC 的核心思想是将系统与所有可能的敌对环境进行对比验证。其通用形式为:系统 P 满足 $S_{α}$ 当且仅当对于所有的敌对环境 X,$P || X$ 满足规范 $α(P)$。当行为预序关系是预同余关系(如迹语义)时,会存在一个“最强大”的敌人,此时只需针对这个最强大的敌人进行一次检查,就能达到对所有可能敌人进行无限次检查的效果。

本文的主要目标是将 tSPA 的实时信息流理论扩展到 CryptoSPA,从而得到 timedCryptoSPA(简称 tCryptoSPA)。具体成果包括:
- 一种描述加密协议的语言,能处理因超时或时间戳等因素导致需要具体时间信息的情况。
- 提出名为 tGNDC 的通用模式,用于统一描述实时环境下的多种安全属性,如定时认证、定时完整性和定时保密性。
- 基于预同余语义的安全属性的特定结果,例如存在(实时)最通用的敌对环境。
- 初步的组合性结果,即展示安全实时协议安全组合的条件。

2. 模型

本部分介绍用于描述加密协议和安全属性的模型,它是 CryptoSPA 的实时扩展。CryptoSPA 是 SPA 的扩展,允许进程显式地处理消息,但只

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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