3、密码协议分析的新方法与策略

密码协议分析的新方法与策略

在当今数字化时代,密码协议的安全性至关重要。随着技术的发展,对密码协议进行形式化分析变得越来越重要,这不仅有助于发现潜在的安全漏洞,还能为设计更安全的协议提供理论支持。本文将介绍一些避免攻击的机制、统一化符号可达性分析的相关内容,以及一种新的符号可达性分析技术——规范约束缩小法。

避免攻击的机制

在网络通信中,攻击行为可能会威胁到数据的安全性。为了避免攻击,有几种简单且低成本的机制可供选择。
- 发送安全哈希值 :在多方计算(MPC)结束返回密码块时,代理可以向客户端发送注入随机数的安全哈希值。当随机数在发送到一次性电子邮件地址的消息中被发现时,很容易检查它是否与SCI构建期间发送给客户端的哈希随机数匹配。这样,在事后能够检测代理不当行为的情况下,就无需假设密钥是全新未使用的。
- 发送零知识证明 :代理向客户端发送一个零知识证明,表明其知道注入的随机数。这种方法虽然成本稍高,但可以让客户端停止协议并防止攻击。
- 改变MPC输出接收方 :将MPC的输出发送给客户端而不是代理,也可以避免攻击,同时无需假设密钥是全新的。例如,如果使用混淆电路(如在对预期SCI开销的分析中那样),可以反转混淆者和评估者的角色,这在通信开销方面可能会稍微高效一些,因为客户端无论如何都需要这个输出来生成密文的其余部分。

然而,我们引入的攻击被TLS会话恢复的密钥格式要求所排除。但分析表明,TLS的SCI证明(使用特定构造)必须特别利用TLS会话密钥的全新性。我们提出的修改后的SCI构造似乎可以避免假设会话密钥是全新的,但这些构造仍需要

【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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