12、安全协议的建模与分析

安全协议的建模与分析

1. S - 网基础

在安全协议的建模中,S - 网是重要的工具。以角色 Init(X, Y, Z, u) 的 “in” 动作为例,其 S - 网如特定图所示。在转换触发时,会有一系列操作:
- 生成一个随机数(nonce)并放入特定位置 x′′。
- 读取(但不移除)位置 w′′、y′′、X′′、Y′′、Z′′、Ψ 和 κResp(Y ′′,Z′′,u′′) 中的令牌。
- 将令牌 • 从入口位置转移到出口位置。
- 把整个消息 {σ(d), {σ(b)}⟨Sym,σ(c),σ(a),σ(i)⟩, σ(e)} 放入消息缓冲区 Ω。

角色 Init(X, Y, Z; u) 的基本 SPL 输入动作如下:

in pat {y, z}{
  
  {X, Y, ⟨Sym, z, X, Y ⟩, x}⟨Sym,u,X,Z⟩, {x}⟨Sym,z,X,Y ⟩, y}

这个消息包含局部随机数变量 y、z 和 u,全局随机数变量 x、X、Y、Z,且无消息变量。转换触发时,会从 Ω 读取符合模式的消息,检查对应位置中 x、X、Y 和 Z 的现有值是否与消息对应元素相等,并从消息中解码出变量 y 和 z 的值放入相应位置。

表示角色 δ 的 S - 网 Snet(δ) 通过 S - 网组合操作组合定义,且位置 Ω 是每个基本网的一部分,通过合并成为每个组合网的全局位置。

2. 环境的 S - 网语义

协议的最一般环境可看作是最具攻击性的攻击者,即无数各种类型

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 资源来源于络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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