7、移动设备衍生证书与实体可信度评估

移动设备衍生证书与实体可信度评估

移动设备衍生证书

在某些情况下,主要凭证可能无法满足特定需求。例如,在智能手机或其他移动设备上使用个人身份验证(PIV)卡时,现有的解决方案对于大型企业来说并不实用,因为它们可能需要额外的硬件,从而降低了设备的实用性。在这种情况下,衍生凭证可能是更好的选择。

衍生凭证概述
  • 适用场景 :没有PIV卡读卡器的移动设备,每个用户都需要有衍生凭证,且同一时间只能有一个持有衍生凭证的用户登录设备。
  • 凭证定义 :衍生凭证是基于与主要凭证相同的审查程序颁发的二级凭证,其真实性与主要凭证来自同一源头,但形式可能不同,如软件证书而非PIV卡。衍生凭证和主要凭证是独立的实体,在物理形式和逻辑内容上都有所不同。
衍生凭证的认证

在认证过程中,衍生凭证与主要凭证具有相同的DN(可分辨名称),可能有相同的颁发者,但公钥不同,私钥也可能不同。如果颁发者相同,序列号则不同,这样认证实体就能知道使用的是哪种凭证进行认证。

衍生凭证的加密
  • 常规情况 :用于加密时,衍生凭证的公钥与主要凭证相同,因为公钥用于加密,为了使同一实体能够无缝使用两者,主次凭证的公钥必须一致。
  • 特殊情况 :当主要凭证和所有二级凭证同时颁发且公钥不同,但某些凭证(如主要凭证)包含与多个证书公钥相关联的私钥时,用户在持有CAC或PIV卡时可以解密所有内容;使用特定设备时,只能解密专门
Kriging_NSGA3_Topsis克里金预测模型做代理模型多目标遗传3代结合熵权法反求最佳因变量及自变量(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于克里金(Kriging)代理模型、多目标遗传算法NSGA-III和TOPSIS决策方法相结合的技术路线,用于反求最优的因变量及对应的自变量组合。该方法首先利用克里金模型对复杂系统进行近似建模,降低计算成本;随后通过NSGA-III算法进行三代多目标优化,获得帕累托前沿解集;最后结合熵权法确定各目标权重,并使用TOPSIS方法从解集中筛选出最接近理想解的最佳方案。整个流程在Matlab平台上实现,适用于工程优化中高耗时仿真模型的替代多目标折衷分析。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事工程优化设计的工程师;熟悉代理模型、遗传算法多属性决策方法的学习者优先。; 使用场景及目标:①解决计算昂贵的多目标优化问题,如结构设计、能源系统参数优化等;②掌握克里金代理模型构建、NSGA-III算法应用及熵权-TOPSIS集成决策的全流程实现;③复现高水平学术论文中的优化方法,提升科研创新能力。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐步调试运行,理解每一步的数据流向算法逻辑,重点关注代理模型精度验证、NSGA-III参数设置及熵权法权重计算过程,以实现对整体方法的深入掌握灵活应用。
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