37、证明TLS握手安全性的全面解析

证明TLS握手安全性的全面解析

1. 代码验证实现

在TLS的记录层,对于协商 r 的客户端和服务器,我们验证了有状态的LHAE的使用。不过,要求在验证Finished消息之前不发送任何应用数据。对于违反这一要求的实现,更强的灵活假设似乎不可避免。

我们将握手的参考实现集成到了miTLS中,并根据安全定义对其进行验证。该验证基于相同的模块化证明结构,但细节更丰富,依靠基于类型的验证来实现可扩展性。代码支持标准且常用的扩展,我们使用从SSL3到TLS 1.2的4个版本、12种密码套件以及各种扩展子集,对其在各种主流TLS客户端和服务器上进行了测试。与原始的miTLS代码相比,它改进了功能,原始代码支持的功能较少,其安全性依赖于针对RSA和DH密码套件的整体、特定于TLS的假设。

为了实现自动化验证,代码被构建为小的、独立的模块(即程序库),由算法描述符进行参数化。例如,TLS中基于HMAC的PRF库代码在调用选定的核心算法(如SHA1)之前实现了灵活性。而实现SHA1的代码不在验证范围内,我们记录了对其的灵活加密假设,并调用标准库。握手过程中使用的每个加密构造在代码中都对应一个单独的库。我们定义了多密钥和多算法库的安全性,相关定义和向单个算法单密钥安全性的简化在完整论文中给出。

2. 灵活签名

灵活签名方案由三个算法组成:KeyGen是标准的密钥生成算法,而Sign和Verify则带有一个额外的灵活性参数。例如,给定一个核心签名方案 s = (keygen, sign, verify),TLS的先哈希后签名方案 Ss = (KeyGen, Sign, Verify) 定义如下:
- KeyGen △= keygen 为算法 s

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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