有如下符号约定: C =客户端模块 AS =身份验证服务器 V=服务器 IDc =用户在C的标识符 IDv= V的标识符 ADc=C的网络地址 Kv=AS和V共享的保密加密密钥 Ktgs=AS和TGS共享的保密加密密钥 TS=时间戳, |=连接 Nonce=随机数 Option=用于请求在返回的票据中设置某些标志 Realm=标志用户所属的域 Times=时间设置,from、 till、 rtimeFlags=票据中所设置的标志 Kerboros 5的票据授权服务交换有如下交互过程: C→TGS: Options I| IDv |I Times IINonce2 || Tickettgs || Authenticatorc TGS→C: RealmC || IDc |I Ticketv |I EKc,tgs[Kc,v II Timesll Nonce2 |I Realmv IIIDv] 请用符号形式写出Tickettgs, Authenticatorc,Ticketv 的内容。

时间: 2023-10-20 12:01:26 浏览: 35
Tickettgs的内容为:EKtgs[v] [Kc,v II TS4 II Lifetime4 II ADc II IDc II Tickettgs] 其中,EKtgs[v]表示使用TGS和V共享的密钥加密,Kc,v表示C和V共享的密钥,TS4表示当前时间戳,Lifetime4表示Tickettgs的有效期,ADc表示C的网络地址,IDc表示C的标识符,Tickettgs表示TGS颁发的票据。 Authenticatorc的内容为:IDc II ADc II TS5 其中,IDc表示C的标识符,ADc表示C的网络地址,TS5表示当前时间戳。 Ticketv的内容为:EKv[c] [Kc,v II TS4 II Lifetime4 II ADc II IDc] 其中,EKv[c]表示使用V和C共享的密钥加密,Kc,v表示C和V共享的密钥,TS4表示当前时间戳,Lifetime4表示Ticketv的有效期,ADc表示C的网络地址,IDc表示C的标识符。
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有如下符号约定 C = 客户端模块 AS = 身份验证服务器 V = 服务器 IDc= 用户在C的标识符 IDv = V的标识符 ADc = C的网络地址 Kv = AS和V共享的保密加密密钥 Ktgs=AS和TGS共享的保密加密密钥 TS = 时间戳 = 连接 Nonce=随机数 Option=用于请求在返回的票据中设置某些标志 Realm=标志用户所属的域 Times=时间设置,from、till、rtime Flags=票据中所设置的标志 Kerboros 5的票据授权服务交换有如下交互过程:C 一 TGS: Options IDv Times Nonce2 Tickettgs AuthenticatorcTGS一 C: RealmC IDc Ticketv EKctgs[Kc,v Times Nonce2 Realmv l IDv]请用符号形式写出Tickettgs,Authenticatorc ,Ticketv 的内容。

Tickettgs = EKtgs [Kc,tgs || IDc || ADc || IDtgs || TS1 || Lifetime1 || Tickettgs'] 其中,EKtgs表示TGS的加密密钥,Kc,tgs表示C和TGS共享的会话密钥,IDc表示用户在C的标识符,ADc表示C的网络地址,IDtgs表示TGS的标识符,TS1表示Tickettgs的时间戳,Lifetime1表示Tickettgs的有效期,Tickettgs'表示TGS给C发的用于获取服务票据的票据。 Authenticatorc = EKc,tgs [IDc || TS2] 其中,EKc,tgs表示C和TGS之间的会话密钥,IDc表示用户在C的标识符,TS2表示Authenticatorc的时间戳。 Ticketv = EKv [Kc,v || IDc || ADc || IDv || TS3 || Lifetime2 || Flags] 其中,EKv表示V的加密密钥,Kc,v表示C和V共享的会话密钥,IDc表示用户在C的标识符,ADc表示C的网络地址,IDv表示V的标识符,TS3表示Ticketv的时间戳,Lifetime2表示Ticketv的有效期,Flags表示Ticketv中所设置的标志。

证明变换A是正交变换和该变换是对称变换,A^2=idv等价

假设A是一个n x n矩阵,其中idv是n x n的单位矩阵。 首先证明如果A是正交变换,则A是对称变换: 因为A是正交变换,所以满足A^T A = idv。对于任意矩阵B,有(A^T B)^T = B^T A,因此如果取B=A,那么(A^T A)^T = A^T A,即A^T = A,所以A是对称变换。 然后证明如果A是对称变换,则A是正交变换: 因为A是对称变换,所以满足A^T = A。因此,对于任意向量x,有x^T A^T A x = (Ax)^T Ax = ||Ax||^2。因为A是对称变换,所以它的特征值都是实数,同时因为A^T A = idv,所以它的特征值只可能是1或-1。因此,||Ax||^2 = λ||x||^2,其中λ = 1或λ = -1。因为||Ax|| >= 0,所以λ必须是1,即A是正交变换。 最后证明A^2 = idv等价于A是正交变换且A是对称变换: 如果A是正交变换,则有A^T A = idv,因此A^2 = idv。因为A是正交变换,所以它的特征值只可能是1或-1,因此A^2 = idv等价于A的特征值只可能是1或-1。因此,A是正交变换且A^2 = idv等价于A的特征值只可能是1或-1。 如果A是对称变换,则有A^T = A,因此A^2 = A A^T = A^T A = idv。因为A是对称变换,所以它的特征值只可能是实数,同时因为A^2 = idv,所以它的特征值只可能是1或-1。因此,A^2 = idv等价于A的特征值只可能是1或-1。因此,A是对称变换且A^2 = idv等价于A的特征值只可能是1或-1。 综上所述,A是正交变换且A是对称变换等价于A^2 = idv。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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