36、数字签名:原理、方案与安全考量

数字签名:原理、方案与安全考量

1. 数字签名基础

在公钥密码学中,主体可以使用其私钥“加密”消息,生成的“密文”可以使用该主体的公钥“解密”回原始消息。这个“密文”可以作为伴随“加密”消息的操作检测码(MDC),为消息提供数据完整性保护。公钥“解密”过程构成了对 MDC 的验证步骤。

由于公钥是公开的,任何人都可以验证 MDC,但只有使用相应私钥的公钥所有者才能创建该 MDC。因此,公钥密码学可以精确模拟签名的属性,即数字签名,用于证明消息的作者身份。数字签名的实现基于单向陷门函数,Diffie 和 Hellman 最早提出了数字签名的概念。

数字签名方案由以下属性组成:
- 明文消息空间 M:一组基于某个字母表的字符串。
- 签名空间 S:一组可能的签名。
- 签名密钥空间 K:用于创建签名的可能密钥集合。
- 验证密钥空间 K’:用于验证签名的可能密钥集合。
- 高效的密钥生成算法 Gen:生成私钥和公钥。
- 高效的签名算法 Sign:将消息和签名密钥映射到签名空间。
- 高效的验证算法 Verify:根据消息、签名和验证密钥返回验证结果(True 或 False)。

2. 数字签名的教科书安全概念

类似于第 8 章中基本公钥加密算法的教科书安全概念,我们考虑一种非常弱的数字签名方案安全概念。即,如果攻击者无法“从头开始”伪造有效的消息 - 签名对,则认为数字签名是安全的。这里的攻击者是非自适应的,不利用其他可用的消息 - 签名对,也不与目标签名者交互以获取签名。

然而,这种安全概念在实际应用中是不够的。在现实中,消息 - 签名对很容易获取

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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