4、可审计信封:追踪匿名撤销机制详解

可审计信封:追踪匿名撤销机制详解

在当今数字化时代,匿名性在许多应用场景中至关重要,如数字现金和电子投票。然而,在某些情况下,匿名性的撤销也有其必要之处。本文将深入探讨一种可审计的匿名撤销协议,介绍其原理、实现步骤以及应用场景。

1. 物理和虚拟单调计数器

TPM(可信平台模块)的一个重要功能是提供安全的单调计数器。单调计数器是嵌入在 TPM 中的防篡改计数器,一旦递增就无法恢复到先前的值,这降低了许多应用中重放攻击的可能性。

不过,TPM 1.2 版本作为低成本硬件,只有四个单调计数器,且在任何启动周期中只能使用一个。为了解决这个问题,有人提出在可信操作系统上实现更多的虚拟单调计数器。我们采用了 Sarmenta 等人的方法,在非可信操作系统上创建无限数量的虚拟单调计数器。

虚拟单调计数器是一种存储计数器值的机制,提供两个命令来访问它:ReadCounter 返回当前值,IncrementCounter 增加计数器的值。计数器的值必须是非易失性的,递增和读取操作必须是原子的,并且更改必须是不可逆的。虚拟单调计数器不存储在 TPM 上,而是存储在不可信存储中,因此可以同时使用更多的计数器。

Sarmenta 等人实现的虚拟单调计数器机制存储在主机上,支持以下功能:
- CreateNewCounter(nonce):返回包含计数器 ID 号和作为参数的随机数的创建证书。
- ReadCounter(CounterID, Nonce):返回包含计数器值、计数器 ID 和给定随机数的读取证书。
- IncrementCounter(CounterID, Nonce):递增计数器,并返回包含计数器新值、计数器 ID

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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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与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与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与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与动力学建模方法;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与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与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与仿真方法拓展自身研究思路。
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