20、密钥协商与隐私协议解析

密钥协商与隐私协议解析

1. 密钥协商与密码协议

在探讨密钥协商的过程中,我们会涉及到密码协议的并行会话情况。不过,对于某些特定情况下密码协议并行会话的问题,目前还未得到解决,留待未来深入研究。

同时,关于小部件是否具有内部状态这一问题,会影响网络中诸如Alice和Bob这类角色的编程实现。如果是无状态的小部件,值得信任的代理使用时无需单独的进程来实现;而有状态的小部件可能就需要这样的进程。若假设Alice和Bob各自仅拥有一个小部件,或许能避免一些相关问题。

另外,以不寻常的方式实现密钥交换是一个有趣的思想实验,其实际可行性取决于能否抵御逆向工程。在非对称密码学方面,也有相应的研究方法,并且在逆向工程的研究上会有更详细的探讨。我们还发现,无状态的小部件能很好地适配已有的密码协议验证方法,而有状态的小部件可能会带来更多挑战。在数字版权机制、密钥管理和区块链等领域,抵御逆向工程是热门的研究课题,像硬件安全模块和英特尔处理器上的SGX飞地等技术,都在一定程度上实现了抵御逆向工程的功能。

2. 隐私协议概述

安全协议可实现不安全信道上的安全通信,而隐私协议则能在安全信道上实现私密交互。安全协议借助加密原语建立安全信道,隐私协议则利用安全信道建立私密信道。然而,如同某些安全协议可在不破解底层加密技术的情况下被攻破一样,一些隐私协议也能在不破坏底层安全的情况下被破解。这类隐私攻击从一开始就被用于电子商务对抗定向广告,但直到政治领域出现大量影响力活动时,其深度和范围才变得明显。隐私协议和隐私攻击之间模糊的界限给协议分析带来了新挑战,不过这也可能因人而异。Cathy Meadows在安全协议研究方面起到了引领和指导作用,分析隐私协议的方法直接源于她的

【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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