基于密鑰提取的無線通信安全性能分析與研究
【圖文】:
邐邐邋"N逡逑圖2-1隱馬爾科夫模型逡逑在隱馬爾科夫模型A?5,n)中,J是一個的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,矩陣中逡逑的每一個元素%都是隱藏狀態(tài)集合中的當前狀態(tài)為\,下一個狀態(tài)為\的轉(zhuǎn)移概逡逑率,A=P[X,+1=\|Z,='][521。5是一個M*;V階的概率矩陣,矩陣中的每一個逡逑元素\(0;)指的是,在?時刻的隱藏狀態(tài)為夂==&,這一時刻對應(yīng)的觀測狀態(tài)逡逑的概率_,'(0/)邋=邋p[}^0,.|A=iSj。n是一個階的矩陣,;r;表示逡逑隱藏狀態(tài)的初始概率分布[52],,A==邋A]。逡逑一個完整的HMM模型,由隱藏狀態(tài)初始概率分布矩陣n,狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣d,逡逑概率矩陣S這三個元素決定。其中
竊聽者數(shù)l:i逡逑圖2-4最優(yōu)化算法與次優(yōu)化算法條件最小熵對比圖逡逑在圖2-4中可以看出,兩條曲線隨著竊聽者的數(shù)量增加,條件最小熵有著較逡逑大幅度的降低。當通信場景中存在多個竊聽者時,竊聽者可以獲得更多的關(guān)于逡逑Alice測量值的信息,則存在于竊聽者測量值中的不確定度在密鑰提取的步驟中,逡逑更容易降到零,竊聽者推斷密鑰的難度會大大降低。圖中的兩條曲線,分別對應(yīng)逡逑兩種計算條件最小熵的算法。當竊聽者的個數(shù)為1時,兩條曲線重合,條件最小逡逑熵相等。這是因為在單竊聽者條件下,兩種算法的計箅沒有任何區(qū)別,計算得出逡逑19逡逑
【學(xué)位授予單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TN918.4;TN929.5
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本文編號:2681801
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