26、认证机构密钥泄露与长期电子文档存档基础设施研究

认证机构密钥泄露与长期电子文档存档基础设施研究

认证机构密钥泄露问题

当前,认证机构(CA)的最佳实践是使用硬件安全模块(HSM)来保护签名密钥,防止其被泄露。虽然硬件保护可以防止私钥被完全泄露(即获得密钥的完整副本),但部分泄露(少量非法访问)似乎难以避免,特别是当HSM允许基于会话或在线访问密钥时。

研究定义并研究了多种泄露级别,包括完全泄露和受控/不受控的部分泄露。在大多数CA采用的传统撤销设置(即使用相同密钥进行证书和撤销签名)下,最低级别的泄露(一次非法访问)等同于完全泄露,这将导致受影响的CA被撤销,并可能需要为所有终端实体颁发新证书。

幸运的是,其他撤销设置并非如此。当证书颁发者和撤销颁发者分别使用两个不同的密钥时,与完全泄露造成的损害相比,某些泄露级别的损害可以显著降低。研究表明,仔细实施这些设置可以在证书颁发者发生受控部分泄露或撤销颁发者发生任何泄露(部分或完全)的情况下,提供一种高效有效的对策。该对策包括重新颁发新的撤销密钥和两个证书撤销列表(CRL),这比在传统撤销设置下针对相同泄露级别所需的对策更高效、干扰性更小。

自然地,CA在采取对策的同时,必须实施额外的安全和组织措施,以避免相同的泄露影响为撤销颁发者颁发的新密钥。此外,还描述了使用公钥基础设施X.509(PKIX)功能实施该对策的方法。本质上,该对策要求将认证和撤销功能分离。PKIX已经定义了一种机制来强制实现CRL的这种分离。一般情况下,将该对策与在线证书状态协议(OCSP)结合使用时,需要定义一种等效机制。

令人惊讶的是,大多数实际的认证机构并未使用双密钥设置(例如,主要浏览器信任存储中的大多数CA都是如此),因此无法从单次非法私钥访问中恢复。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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