54、后量子密码学与COVID-19警报注入的安全分析

后量子密码学与COVID-19警报注入的安全分析

1. COVID-19警报注入攻击及其影响

在疫情期间,针对COVID - 19警报系统的攻击引发了诸多安全问题。这种攻击所需设备少、速度快,任何人都可以实施,甚至能大规模进行。人们可能出于不同目的在自己手机上生成虚假警报,比如吓唬家人朋友、向雇主出示以请假,或者为了在新冠检测中获得优先资格,但这会导致医疗系统拥堵。

在意大利,当用户收到警报时,卫生部会收到通知。由于这些通知是匿名的,当局很难区分真假警报。恐怖分子和犯罪分子可能会在自己控制的手机上生成虚假警报,让意大利卫生当局误以为有更多高危人群,从而促使当局做出激进的政治决策。

此外,一种名为“时间机器”的技术还可用于侵犯隐私和识别智能手机。在主动攻击中,攻击者能识别过去、未来的智能手机,甚至为它们分配唯一编号。不过,这项技术也有积极用途,可用于离线测试GAEN系统,因为GAEN并非开源,谷歌和苹果仅允许卫生当局访问其API,所以该技术有助于了解那些未公开的细节。

2. 后量子密码学概述

后量子密码学在过去十年经历了爆发式发展,从一个非常理论化和数学化的领域演变成一个庞大的研究领域,涵盖了抗侧信道的嵌入式实现、大规模部署测试和标准化工作。

由于Shor发现了用于分解和离散对数问题的多项式时间量子算法,研究人员开始寻找应对大规模量子计算机出现的方法。解决方案是基于假设对量子计算机具有抗性的问题设计的加密方案,如与格或哈希函数相关的问题。后量子密码学(PQC)是一个涵盖这些方案设计、实现和集成的统称。

本次研究做了两个选择:一是将研究范围限制在签名和密钥建立方案,因为它们是大多数协议的核心,不涉及更

非支配排序遗传算法(NSGA-II)是一种广泛应用于多目标优化问题的改进遗传算法,由Deb等人于2002年提出。该算法适用于解决具有相互冲突目标函数的复杂工程设计问题。 NSGA-II的核心流程包括: 1. **种群初始化**:随机生成一组初始解作为种群。 2. **非支配排序**:将种群个体按支配关系分层,第一层为不受任何其他个体支配的解(帕累托前沿),后续层次依次排序。 3. **拥挤距离计算**:衡量同一非支配层中个体之间的密度,用于在选择时保持种群多样性。 4. **选择操作**:依据非支配等级和拥挤距离进行选择,优先选择等级高、拥挤距离大的个体。 5. **交叉变异**:采用遗传算法中的交叉(如单点、均匀交叉)和变异(如位变异)操作生成新个体。 6. **迭代终止**:重复进化过程直至满足预设代数或其他终止条件。 在Python中,可通过DEAP、pygmo等库实现NSGA-II。典型步骤包括: - 导入DEAP、NumPy、matplotlib等库。 - 定义多目标优化问题(决策变量、目标函数、约束)。 - 设计个体编码结构(如列表或元组)。 - 配置选择、交叉、变异操作(例如使用`tools.selNSGAII`、`tools.cxTwoPoint`)。 - 初始化种群并运行进化迭代。 - 对结果进行非支配排序拥挤距离计算,获取帕累托前沿,并通过可视化工具展示。 提供的文件`NSGA-II-master`包含相关Python实现源码,涵盖问题定义、种群操作、进化流程及结果可视化,有助于深入理解算法并将其应用于实际多目标优化问题。 资源来源于网络分享,仅用于习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-RF故障诊断分类预测项目,通过变分模态分解(VMD)对机械振动信号进行自适应多尺度分解,提取各本征模态函数(IMF)的时域、频域和时频域特征,并融合为高维特征向量;随后利用随机森林(RF)分类器实现多类别故障的智能识别预测。项目涵盖从信号采集、数据预处理、VMD分解、特征提取、模型训练到性能评估的完整流程,结合参数优化、可视化分析人机交互界面设计,构建了一套标准化、可扩展的智能故障诊断系统。文中还提供了部分代码示例和模型实现细节,验证了该方法在复杂工况下具有高准确率、强鲁棒性和良好泛化能力。; 适合人群:具备一定信号处理机器习基础,从事工业智能运维、故障诊断、设备健康管理等相关领域的科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师; 使用场景及目标:①应用于高端制造、轨道交通、能源装备等领域的机械设备故障诊断;②解决非平稳信号分解难、特征提取不足、噪声干扰严重等问题;③提升诊断准确率,实现自动化、智能化的设备状态监测预测性维护; 阅读建议:建议结合MATLAB实践操作,重点关注VMD参数设置、特征融合策略RF模型调优方法,并通过实际数据集验证模型性能,深入理解信号处理人工智能融合的技术路径。
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