14、开放式基于PKI的移动支付系统与动态传感器网络安全重连方案

开放式基于PKI的移动支付系统与动态传感器网络安全重连方案

1. 移动支付系统概述

移动支付在当今社会变得越来越重要,它为人们提供了便捷的支付方式。这里介绍一种开放式基于PKI(公钥基础设施)的移动支付系统,该系统可用于虚拟POS(销售点)和真实POS场景。

2. 虚拟POS支付流程

虚拟POS支付流程包括以下几个关键步骤:
1. 消息接收与检查 :信用公司B接收消息后,检查时间戳T_SC是否比上一次通信的时间戳更新,以检测重放攻击。
2. 支付确认 :若交易可处理并完成,信用公司B将指定金额从买家账户转移到卖家账户,并向商家发送确认消息。消息格式为:

B
MSG={H(IDM |IDC|T SC|AM|H(P D|NC))}SKB
 M

商家可通过此消息确认支付金额和交易信息。
3. 产品交付 :商家检查支付确认消息,若有效则向客户交付产品,并发送消息告知客户支付已完成和产品已交付。消息格式为:

M
MSG={H(IDM |IDC|T SC|AM|H(P D|NC))}SKB
 C

客户可检查消息中的金额、产品细节、随机数和时间戳是否与原始值匹配。

下面是虚拟POS支付流程的mermaid流程图:


                
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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