24、密钥交换方案的安全性分析与相关争议探讨

密钥交换方案的安全性分析与相关争议探讨

1. KLJN 方案的安全性基础

在密钥交换过程中,攻击者 Eve 试图获取共享密钥的信息。对于 KLJN 方案,攻击者可以通过监测信道电压/电流,并识别均方噪声的三个显著不同水平中的哪一个发生,从而进行隐蔽的(侵入性)攻击。当 s ≈ 100 时,实现的比特交换具有极小的错误概率,如 10⁻¹²。此外,“智能”KLJN 方法通过结合线性网络计算,在利用自身噪声时间函数知识的情况下,Alice 和 Bob 可以显著减小 s。

为了从数学上分析共享密钥的安全性,需要比较成功猜测一个 N 位长密钥的每个可能密钥序列的概率分布(包含 2ᴺ 个不同序列)与具有均匀分布的完美密钥的概率分布。这里引入变分距离 δ 这一统计距离度量概念,其定义为:
[
\delta(E, I) = \max_{j = 1, \cdots, 2^N}[P(E_j) - P(I_j)]
]
其中 E 和 I 分别代表 Eve 提取的密钥和完美密钥,P(Eⱼ) 和 P(Iⱼ) 分别是正确猜测 Eve 密钥的第 j 个版本和完美密钥的第 j 个版本的概率。如果代表 Eve 猜测的密钥的分布与理想(均匀)密钥的分布之间的统计距离小于 ε,则密钥交换具有 ε - 安全性,即:
[
\delta(E, I) \leq \varepsilon
]
对于 ε ≥ 0。

KLJN 方案提供了作为密钥位值的相同且独立分布的随机变量序列,因此:
[
\delta(E, I) = \max_{j = 1, \cdots, 2^N}[P(E_j) - P(I_j)] = p^N - 0.5^N

【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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