55、恶意物理不可克隆函数下安全计算的可行性与不可行性

恶意PUF下安全计算的可行性分析

恶意物理不可克隆函数下安全计算的可行性与不可行性

在当今的安全计算领域,物理不可克隆函数(PUF)因其独特的特性而备受关注。它能够在无需额外设置的情况下实现通用可组合(UC)协议,还能构建无条件安全的协议,即不依赖任何密码学假设。

1. PUF 相关研究进展

早期的研究基于 PUF 构建了具有独立安全性的不经意传输协议。随后,有学者在 UC 框架内对 PUF 进行了形式化定义,并展示了具有无条件安全性的比特承诺、密钥协商和不经意传输等协议的构建,这似乎解决了与 PUF 相关的基本可行性问题。

然而,后续研究指出,之前的结果隐含地假设所有 PUF,包括攻击者创建的,都是诚实生成的。但实际上,攻击者不一定会使用推荐的制造过程,而且通常也不清楚如何“测试”某个 PUF 是否正确生成。为解决这一局限性,有学者定义了一个攻击者可以创建具有任意指定行为的恶意 PUF 的模型。在这个新的对抗环境中,之前的协议很容易受到攻击,但他们也表明在额外的数论假设下,在恶意 PUF 模型中可以构建用于安全计算的通用可组合协议。不过,他们明确留下了一个问题:在恶意 PUF 模型中是否可能实现无条件安全。最近,有研究在这个问题上取得了部分进展,提出了一个在恶意 PUF 模型中具有无条件安全性的承诺方案。

2. 有状态与无状态(恶意)PUF

诚实生成的 PUF 是无状态的,即其输出独立于计算历史。而恶意生成的 PUF 可能是有状态或无状态的。允许攻击者创建有状态的 PUF 显然更具一般性,但假设攻击者只能产生无状态的 PUF 也是有意义的,因为根据实现 PUF 的物理技术,在 PUF 中加入动态状态可能根本不可行。

3. 研究成果
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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