Advertisement

EMVerify-PAN路由分析:Tamarin模型与EMV非接标准评估

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究通过Tamarin证明辅助工具对EMV非接触式支付协议进行形式化验证和安全评估,运用PAN路由分析确保交易过程的安全性。 基于PAN路由的EMV模型该存储库包含EMV非接触式协议的模型。这是对我们USENIX Security 21论文《卡品牌混淆攻击:通过使用它们进行Visa交易绕过非Visa卡中的PIN》的补充材料。此扩展模型是我们先前工作的延续,允许终端根据卡片号(即PAN)确定卡的品牌,并据此选择路由网络处理交易。因此,该存储库中大部分内容是原始文档的副本。 与原版不同的是,在这个更新版本里,可以通过读取卡片编号来判断其所属品牌并决定使用哪个支付网络进行交易。若想查看我们先前模型和此扩展之间的代码差异,请直接对比相关文件即可。 资料夹布局是对EMV非接触式协议的一个(通用)建模框架。其中包含的GNU脚本用于生成目标模型,并对其进行Tamarin分析。*.oracle 文件为证明支持提供参考,而* .spthy 和 *.proof 则是自动生成的目标模型及其对应的证明文档。最后,还有几个有用的脚本以HTML格式展示分析结果。 该存储库中的文件结构和内容旨在帮助研究者更好地理解EMV非接触式协议的运作机制,并对其进行进一步的研究与探索。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • EMVerify-PANTamarinEMV
    优质
    本研究通过Tamarin证明辅助工具对EMV非接触式支付协议进行形式化验证和安全评估,运用PAN路由分析确保交易过程的安全性。 基于PAN路由的EMV模型该存储库包含EMV非接触式协议的模型。这是对我们USENIX Security 21论文《卡品牌混淆攻击:通过使用它们进行Visa交易绕过非Visa卡中的PIN》的补充材料。此扩展模型是我们先前工作的延续,允许终端根据卡片号(即PAN)确定卡的品牌,并据此选择路由网络处理交易。因此,该存储库中大部分内容是原始文档的副本。 与原版不同的是,在这个更新版本里,可以通过读取卡片编号来判断其所属品牌并决定使用哪个支付网络进行交易。若想查看我们先前模型和此扩展之间的代码差异,请直接对比相关文件即可。 资料夹布局是对EMV非接触式协议的一个(通用)建模框架。其中包含的GNU脚本用于生成目标模型,并对其进行Tamarin分析。*.oracle 文件为证明支持提供参考,而* .spthy 和 *.proof 则是自动生成的目标模型及其对应的证明文档。最后,还有几个有用的脚本以HTML格式展示分析结果。 该存储库中的文件结构和内容旨在帮助研究者更好地理解EMV非接触式协议的运作机制,并对其进行进一步的研究与探索。
  • 排名
    优质
    本项目聚焦于构建和优化排名分析模型,通过深入研究不同算法在数据排序中的表现,旨在提供准确、高效的评估方法,以支持决策制定。 数学建模是一种将抽象的数学理论应用于实际问题的方法,通过构建模型来分析并解决现实世界中的挑战。在教育评估领域的一个典型例子是重点高中的排名分析模型,该模型不仅帮助学生和家长做出明智的选择,还为学校管理和政策制定提供重要的参考依据。本段落旨在详细介绍如何利用数学建模方法撰写一篇优秀的数模论文,并以重点高中排名分析模型为例进行具体说明。 首先,在写作过程中需要准确地重述研究问题并明确构建模型的目的及其应用场景。在讨论重点高中的排名时,作者应对背景信息、数据来源以及教育环境有深入的理解。接着,提出合理的假设来简化现实情况,以便于数学处理,并确保最终结论的可靠性不受影响。 接下来的部分是对所用符号进行说明和定义。例如,在分析高中排名时可以使用不同的指标如高考一本录取率、高级教师数量等作为模型中的变量。层次分析法中需要通过特定标度量化不同因素之间的相对重要性,比如采用1到9的尺度来衡量这些差异。 在论文的核心部分——模型建立与求解环节,作者需详细介绍如何运用方法(例如AHP和PCA)进行数据分析,并展示其应用过程及结果。以层次分析法为例,在构建对称比较矩阵后计算各因素权重并验证一致性;而主成分分析法则通过降维技术简化数据结构以便于后续的解释与讨论。 论文的结果部分应详细呈现模型求解得到的数据及其合理性,结合实际情况进行深入探讨和评价,确保结论的有效性。例如,在重点高中排名案例中可能揭示出某些特定因素对学校排名的影响远超过其他方面,并需要通过实际验证来确认这些发现的真实性和准确性。 在论文的另一重要环节——模型评估部分,则需全面分析其优点及局限性,讨论该模型是否适用于各种类型的教育机构以及不同评价体系下的有效性。这有助于读者理解模型的实际应用范围及其潜在的风险或不足之处。 最后,在结论中总结研究成果并提出实际意义和未来研究方向,并根据论文中的发现为相关利益群体(如学生、家长、学校管理者及政策制定者)提供具体的建议和支持,以期促进教育质量的提升和社会资源的有效配置。通过这种方式,重点高中排名分析模型不仅展示了数学建模在教育评估领域的巨大潜力,也揭示了撰写高质量数模论文所需的关键要素与步骤。
  • 桥梁技术
    优质
    《公路桥梁技术评估标准》是一套详细规定了对公路桥梁进行技术评价和安全检测的各项准则与方法的专业性文件。它为确保桥梁结构的安全、耐久性和适用性提供了重要的依据和技术指导,对于促进我国公路桥梁行业的健康发展具有重要意义。 《公路桥梁技术状况评定标准》(JTG T H21-2011),国标清晰版,可供参考。
  • 深入解
    优质
    本文章详细探讨了分类模型评估的重要性及其方法,包括准确率、召回率、F1分数等指标,并提供了实际应用案例以帮助读者更好地理解。 分类模型评估是机器学习中的一个关键环节,旨在衡量模型在面对未知数据预测任务时的性能表现。本段落将深入探讨如何对分类模型进行评估,并重点介绍混淆矩阵、ROC曲线以及AUC这三个核心评价指标。 分类模型用于解决各种现实生活中的二元或多元分类问题,例如商品推荐系统和人脸分类等场景中,它们基于输入特征(自变量X)预测输出类别(因变量y)。常见的分类算法包括逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等。在处理二元分类任务时,模型通常会将样本分为两类:0代表负样本,1则表示正样本。 **混淆矩阵**是评估这类模型性能的基础工具,它以表格形式展示了预测结果与实际标签之间的对比关系。一个标准的2x2混淆矩阵包括以下四类情况: - TP(真正例):正确地将正样例分类为正类别。 - FP(假正例):错误地将负样例归类为正类别。 - FN(假反例):未能识别出实际属于阳性样本的案例,即错判成阴性。 - TN(真反例):准确地区分了真正的负面实例。 借助混淆矩阵可以计算多个评估指标来进一步分析模型的表现: 1. **正确率**:所有预测正确的样本数占总样本的比例。(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) 2. **精准率**(Precision):在被分类为正类的案例中,实际是正例的比例。 TP / (TP + FP) 3. **召回率**(Recall, Sensitivity):所有真实存在的阳性样本被正确识别出来的比例。 TP / (TP + FN) 4. **F1分数**:精准率和召回率的调和平均数,综合考量两者的重要性。 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall) 此外,还有**ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)与AUC(Area Under the Curve)**这两个重要的评价指标用于评估二分类模型在不同阈值下的性能表现。 - ROC曲线通过绘制真正例率(TPR)和假正例率(FPR)的关系图来展示模型的区分能力。TPR表示为 TP / (TP + FN),FPR则计算方式是 FP / (FP + TN)。 - AUC是指ROC曲线下面积,值越大表明分类器性能越佳。理想情况下AUC接近于1。 为了绘制ROC曲线,可以利用Python中的`sklearn.metrics.roc_curve`函数来获取所需的TPR和FPR数组,并通过这些数据使用 `matplotlib` 库进行绘图操作;同时该库还提供了计算AUC值的辅助功能。 综上所述,理解并熟练应用混淆矩阵、正确率、精准率、召回率以及F1分数等关键评价指标对于优化分类模型至关重要。这不仅有助于提升模型的整体预测精度,还能有效解决样本不平衡问题时面临的挑战,确保我们能够全面而准确地评估各类机器学习算法的表现。
  • torch-metrics:PyTorch
    优质
    torch-metrics是一款专为PyTorch设计的高效模型评估库,提供了丰富的指标计算功能,帮助开发者便捷地进行机器学习和深度学习模型的效果评测。 火炬指标(torch-metrics)是一个自定义库,为PyTorch提供常见的机器学习评估指标,类似于tf.keras.metrics的功能。由于PyTorch本身并没有内置的模型评估指标库如torch.metrics,这个第三方库就显得尤为重要。 使用方法如下: ``` pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## 定义度量标准 ## metric = Accuracy(from_logits=False) y_pred = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) y_true = torch.tensor([0, 2, 3, 4]) print(metric(y_pred, y_true)) ``` 上述代码展示了如何安装并使用torch-metrics库中的Accuracy度量标准来评估模型的准确率。
  • PyTorch的训练式实例
    优质
    本文详细探讨了在使用PyTorch框架时,针对神经网络模型的不同阶段(如训练和评估)如何设置相应的模式,并提供了具体的代码示例进行说明。通过这些例子,读者可以更好地理解两种模式的区别及其对模型性能的影响。 今天为大家分享一篇关于PyTorch模型的train模式与eval模式实例的文章,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随文章详细了解吧。
  • 系统(CQI-15-2010).pdf
    优质
    《焊接系统评估标准(CQI-15-2010)》提供了一套全面的指导方针和要求,用于评价焊接系统的效能与质量。该文件旨在确保焊接工艺的一致性和可靠性,适用于各行业中的制造流程改进及质量管理。 CQI-15-2010英中 Special Process: 焊接系统评估 特殊过程:焊接系统评估
  • comfort.zip_sperling_sperling.m_列车_舒适度_
    优质
    本研究探讨了在列车旅行中乘客舒适度的评估方法与标准,由Comfort.Zip和Sperling.Sperling合作完成,致力于提升铁路运输的整体体验。 列车运行舒适性评价程序包括UIC、ISO和SPERLING三种指标的主程序为comfort.m,请按步骤操作。
  • GJB5000最新
    优质
    GJB5000最新评估标准是一套针对国防软件工程过程进行评价和改进的标准体系,旨在提升我国军用软件的质量与可靠性。 ### GJB5000最新评价标准解析 #### 一、引言 GJB5000是一项关于军用软件研发能力成熟度的标准,旨在通过引入国际先进管理经验来提升我国军用软件的质量水平。该标准自2003年发布以来,在推动我国军事软件行业的标准化和规范化方面发挥了重要作用。 #### 二、GJB5000概述 GJB5000的核心是建立一套完整的军用软件研发管理体系,包括对软件开发过程中各个环节的规范与指导,以确保软件质量符合军事应用的要求。其主要内容涵盖了从需求分析到最终产品交付的整个过程。 #### 三、GJB5000的结构与主要内容 1. **成熟度等级**: - **初始级**:组织在软件开发过程中缺乏统一流程和标准,项目的成功依赖于个人能力和努力。 - **已管理级**:组织已经建立起一套基本项目管理流程,并能够对项目进行一定程度上的监控和控制。 - **已定义级**:内部形成了一套统一的软件开发流程并文档化,可以重复使用。 - **已定量管理级**:不仅建立了标准化的软件开发流程,还能够量化这些流程的效果。 - **优化级**:在前几个级别的基础上不断优化和改进自身的软件开发流程,实现持续改进的目标。 2. **过程域**: GJB5000定义了一系列的过程域,每个都包含了特定目标和实践。例如: - 配置管理(CM):确保软件产品的完整性通过版本控制、变更控制等手段来管理开发过程。 - 测量与分析(MA):收集并分析数据以评估软件开发活动的有效性,并为决策提供依据。 - 项目监控(PMC):对项目的进度和成本等方面进行监控,保证按计划顺利推进。 - 项目策划(PP):制定详细的项目计划明确范围、时间表及资源需求等。 - 过程与产品质量保证(PPQA): 确保软件开发过程遵循既定的质量标准和流程。 - 需求管理(ReqM): 管理软件需求确保它们清晰一致且可追踪。 - 供方协议管理(SAM):管理和控制供应商以满足项目要求。 3. **过程域之间的关系**: 不同过程域之间存在紧密联系,共同作用于开发的不同阶段,实现整体目标。 4. **共用目标与实践**: GJB5000还定义了一些适用于多个过程域的通用目标和实践,确保组织层面的一致性和协调性。 #### 四、如何实施GJB5000 为了有效实施GJB5000,军用软件研发单位需要: 1. **全面了解标准**:深入理解框架、目标和实践使所有相关人员对其有清晰认识。 2. **制定改进计划**:根据当前成熟度等级制定针对性措施逐步提升至更高水平。 3. **培训与教育**: 定期对员工进行专业技能的培训,确保他们能够按照GJB5000的要求开展工作。 4. **过程评估与审计**: 定期检查软件开发流程的有效性和合规性及时解决问题。 通过以上步骤军用软件研发单位可以更好地理解和掌握标准的主要内容和实质从而有效提升质量管理水平。
  • Matlab中的图像
    优质
    本文章主要介绍在MATLAB环境下进行图像分类时常用的评估标准和方法,包括准确率、召回率、F1分数等指标,并提供具体实现代码。 利用不同样本选择方法进行变化检测实验的结果好坏是通过与对应的精标准图像——GroundTruth的相似度来衡量的。总体分类精度OA(Overall Accuracy)是指正确分类的像素点数占总像素点数的比例,是一种常用的衡量变化检测结果的指标。Kappa系数则是一个能更精确地评估分类准确性的参数,能够较好地反映出实验结果与标准图像之间的一致性。