48、如何在不影响消费者安全的前提下提高数字版权管理系统的安全性

如何在不影响消费者安全的前提下提高数字版权管理系统的安全性

在当今数字化时代,数字版权管理系统(DRMS)的安全性至关重要。既要确保版权所有者的权益,又不能影响消费者的正常使用安全,这是一个巨大的挑战。下面我们将详细探讨提高DRMS安全性的相关方法和技术。

OMA DRM安全模型的关键要素
  • 内容加密 :内容使用对称内容加密密钥(CEK)进行加密。不过,为降低风险,不建议对媒体对象的所有实例都使用相同的CEK。因为若设备被攻破,CEK公开,就会带来更大的安全隐患。
  • 设备认证 :所有DRM代理(客户端设备)都有唯一的公私钥对(设备密钥对)和证书。证书包含诸如颁发者、设备类型、软件版本、序列号等额外信息,这使得权利发行者能够安全地认证用户设备。在权利对象获取协议(ROAP)期间,证书和设备公钥会从DRM代理传输到权利发行者(RI)。与CEK一样,设备私钥不能离开DRM代理的可信环境。
  • 权利对象(RO) :RO是一个XML文档,使用ODRL 2.1表达与内容相关的权限和约束。它还包含CEK,因此没有相应的RO,内容就无法使用。在将RO从RI传输到客户端设备之前,像CEK这样的敏感部分会使用对称权利对象加密密钥(REK)进行额外加密。RO通过使用设备公钥加密REK,在密码学上与目标DRM代理绑定,确保只有拥有相应设备私钥的目标DRM代理才能访问RO和内容。此外,RI会对RO进行数字签名。
  • 交付 :由于RO和DCF本身是安全的,它们可以使用任何传输机制(如HTTP/WSP、WA
【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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