26、智能卡高效识别与签名方案解析

智能卡高效识别与签名方案解析

1. 引言

在当今数字化时代,智能卡的安全识别和签名至关重要。本文将介绍一种基于离散对数的高效交互式识别方案和相关签名方案,该方案特别适合智能卡使用。此前,已有基于离散对数的加密方案被提出,如El Gamal(1985)、Chaum、Evertse、Graaf(1988)、Beth(1988)和Gunter(1989)的方案。而新方案具有以下新颖特点:
- 高效预处理算法 :提出了一种对随机数指数运算进行预处理的高效算法,这不仅使签名生成速度极快,还提高了其他离散对数加密系统的效率。该预处理算法基于局部随机化和内部随机化两个基本原则。
- 参数优化 :使用素数模$p$,使得$p - 1$有一个合适大小(例如140位长)的素因子$q$,并使用离散对数的底数$a$,满足$a^q \equiv 1 \pmod{p}$。所有对数都模$q$计算。签名长度约为212位,不到RSA和Fiat - Shamir签名长度的一半。识别方案的通信位数也不到其他方案的一半。新方案将智能卡生成签名或证明身份所需的工作量降至最低,这对于处理能力有限的智能卡处理器来说非常重要。以往的签名方案在生成签名时需要进行大量的模乘运算,而新方案生成签名大约只需12次模乘运算,且这些乘法运算不依赖于消息或识别信息,可以在处理器空闲时进行预处理。

2. 识别与签名方案
2.1 符号说明

对于$n \in \mathbb{Z}$,令$\mathbb{Z}_n$为模$n$的整数环,将$\mathbb{Z}_n$与整数集${1, \cdots, n}$等同起来。

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该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,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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