38、保障 RFID 隐私与验证 Java 卡 API 的创新方案

保障 RFID 隐私与验证 Java 卡 API 的创新方案

1. RFID 隐私保护的 MARP 方案

在 RFID 系统中,为了实现低功耗标签的安全通信,提出了 MARP(Mobile Agent for RFID Privacy Protection)方案。该方案旨在解决 RFID 系统中标签隐私保护的问题,特别是针对低成本标签的安全需求。

1.1 标签数据收集与注册

标签包含自身的 ID、秘密数据和 PINt。在提出的 RFID 系统 MARP 中,代表标签前需先收集其秘密数据。当带有标签的物品在商店被购买时,标签的 PINt 会被传输到 MARP,MARP 收集标签数据并使用 PINt 将标签置于睡眠模式。收集标签秘密数据的过程如下:
1. 商店数据库(Store DB)将 PINt 发送给 MARP: Store DB −→ MARP : PINt
2. MARP 将哈希后的 PINt(h(PINt))近距离发送给标签: MARP −→ Tag : h(PINt)
3. 标签确认信息的有效性,然后将其秘密数据(ID 和哈希后的秘密密钥)先与 PINt 进行异或运算后发送给 MARP:
- 标签从接收到的 h(PINt) 计算出 PINt。
- 标签对 MARP 进行身份验证。
- Tag −→ MARP: PINt ⊕ Uidt, PINt ⊕ h(Keyt)

这个过程确保了数据传输的安全性,因为仅窃听数据无法解码标签的秘密信息。

1.2 隐私保护阶段(标签睡眠模
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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