27、密码学中的Diffie - Hellman与椭圆曲线技术解析

密码学中的Diffie - Hellman与椭圆曲线技术解析

1. Diffie - Hellman协议相关

在Diffie - Hellman(DH)协议中,存在着多种不同的实现和潜在问题。

1.1 MQV协议

MQV协议是一种改进的DH协议。在MQV中,Bob计算((A × XA)^b + yB)的结果,经验证,该结果与Alice计算的值相等,二者都得到(g^{(b + yB)(a + xA)}),这表明Alice和Bob共享相同的秘密。
与认证的DH协议不同,MQV不会因临时秘密的泄露而被破解。即使攻击者知道(a)或(b),也无法确定最终的共享秘密,因为计算该秘密还需要长期私钥。
然而,在长期密钥被泄露的攻击模型下,MQV的安全性会受到挑战。例如,Eve拦截Alice的消息(A)并替换为自己选择的(A = g^a),同时记录Bob发送给Alice的(B)值。如果Eve之后获取了Alice的长期私钥(x),就能确定Bob在该会话中计算的密钥,这破坏了前向保密性。不过,通过密钥确认步骤可以消除这种风险,即让Alice和Bob意识到他们没有共享相同的密钥,从而在导出会话密钥之前中止协议。
尽管MQV具有优雅性和安全性,但在实践中很少使用。一是因为它曾受专利限制,阻碍了广泛应用;二是在实践中正确实现MQV比看起来更难,与简单的认证DH相比,其安全性优势常被认为不足以弥补增加的复杂性。

1.2 DH协议常见问题
  • 未对共享秘密进行哈希处理 :DH会话交换结束时得到的共享秘密(如(g^{ab})),只是用于推导会话密钥的输入,本身并非密钥。对称密钥应具有随机性
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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,并尝试对比不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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