SM9标识密码技术:原理、优势与物联网领域的落地实践

在数字化浪潮席卷各行各业的当下,身份认证与数据加密已成为保障信息安全的核心环节。尤其是在物联网(IoT)场景中,海量设备的互联互通、多终端的数据交互,使得传统密码技术面临着密钥管理复杂、部署成本高企等挑战。而SM9标识密码技术的出现,为解决这些痛点提供了全新的思路。

作为国密SM2、SM9相关标准(GB/T32918-2016、GB/T 38635.2-2020、ISO/IEC 14888-3:2018)的核心贡献者,珈港科技深度参与了SM9技术的标准制定与产业落地,对该技术的原理特性与实际应用有着深刻的理解。接下来,我们将从技术原理入手,剖析SM9的核心优势,并重点探讨其在物联网领域的典型应用场景,为开发者提供可落地的技术参考。

SM9标识密码技术不止于简化密钥的密码体系

在传统RSA、SM2等公钥密码体系中,用户需要先生成密钥对,再通过数字证书来绑定公钥与用户身份,整个过程依赖第三方证书机构(CA)的参与,密钥管理链条较长。而SM9则打破了这一模式,直接将用户的标识信息(如设备编号、邮箱地址、物联网终端的唯一识别码等)作为公钥,无需额外的证书来证明公钥与身份的关联性,从根源上简化了密钥管理流程。

从技术原理来看,SM9属于基于双线性对的标识密码体制,其核心由四个部分构成:系统参数生成、密钥生成、加密/签名、解密/验证。

系统参数由密钥生成中心(KGC)统一生成并分发,KGC是SM9体系中的关键角色,但与传统CA不同,它仅负责生成系统公共参数和用户的私钥,无需管理海量证书。当一个物联网设备需要接入系统时,只需向KGC提交自身的唯一标识(比如设备的MAC地址或IMEI码),KGC会根据系统参数和

【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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