7、基于签密的加密流量检测与格基KEM密钥恢复攻击方案

基于签密的加密流量检测与格基KEM密钥恢复攻击方案

在当今的网络环境中,加密流量的检测和密钥安全是至关重要的研究领域。一方面,随着网络加密技术的广泛应用,如何高效地检测加密流量成为了一个挑战;另一方面,量子计算的发展对传统加密算法的安全性构成了威胁,格基密钥封装机制(KEM)作为后量子密码学的重要候选方案,其密钥的安全性也备受关注。本文将介绍一种基于签密的加密流量检测方案以及针对格基KEM的改进密钥恢复攻击方法。

基于签密的加密流量检测方案

在使用深度包检测(DPI)来检测加密流量的方案中,延迟一直是需要解决的问题。不同的方案适用于不同的场景,如下表所示:
| 方案 | 少量用户 | 高并发 |
| ---- | ---- | ---- |
| PrivDPI | ✓ | ✘ |
| Pine | ✘ | ✓ |
| P2DPI | ✓ | ✘ |
| STDS | ✘ | ✓ |

为了改善高并发场景下的延迟问题,提出了一种基于签密的加密流量检测方案,该方案可以快速建立TLS连接。它根据用户加入时间分为两个阶段:
1. 预处理阶段 :网关和中间代理之间进行身份预认证,并生成中间混淆规则,以减少新用户加入初始阶段的计算消耗。
2. 快速建立阶段 :客户端TLS连接后,快速建立会话规则并进行通信。

理论效率分析

该方案在性能上对计算通信消耗进行了分析。将各操作单元的时间复杂度转换为模乘,如下表所示:
| 定义 | 符号 | 转换 |
| ---- | ---- | -

提供了于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程础。
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