30、DR@FT:动态系统高效远程认证框架详解

DR@FT:动态系统高效远程认证框架详解

1. 认证与策略分析

在远程认证过程中,为了让系统或安全管理员能快速直观地获取违反完整性配置的信息,需要采用高效的策略分析方法。因为验证每个认证请求中的所有安全策略规则会降低效率,加载策略图和逐个检查规则会耗费大量时间。

具体做法是,认证者存储初始可信系统状态 T0 或最新可信系统状态 Ti 的策略,并加载对应的无策略违规的策略图。收到被认证者的更新信息后,只需分析这些更新,查看是否有新的信息流违反完整性。

该策略分析算法的复杂度为 O(nn + nl + nt),其中:
- nn 表示更改的主体和对象的数量;
- nl 表示策略更新文件中更改的主体和对象关系的数量;
- nt 表示 TSL 文件中更改的 TCB 的数量。

认证结果发送方面,如果认证成功,会形成新的可信系统状态,并将相应信息存储在认证者端供后续认证使用;若认证失败,会有多种可能的认证结果,如 CDi 完整性失败、CDi 完整性成功、RProcessi 未认证、Policyi 失败/成功等。为协助被认证者重新配置,认证者还会向被认证者发送策略违规图,并通过该图指定违规排名和被认证者的可信度。

以下是认证流程的 mermaid 流程图:

graph LR
    A[认证者存储初始策略] --> B[被认证者发送更新信息]
    B --> C[认证者分析更新信息]
    C --> D{认证是否成功}
    D -- 是 --> E[形成新可信状态并存储信息]
    D -- 否 -->
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值