基于迁移学习的网络身份双向认证技术

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现有网络身份认证技术的算法复杂性高,网络身份认证技术的同步性较差,因此提出一种基于迁移学习的网络身份双向认证技术。将目标分类器和相似性约束相联系,通过迁移学习以及相关领域弱相似性,训练用户身份数据,针对加密机制中特征2域的二进制更容易在系统中实现的优点,确定出网络身份认证过程中曲线和基点,以二者为依据分别在读写器和标签两个方向设置公钥和私钥,并在每一次认证后更新一次基点,使私钥序列不断改变,实现网络身份双向认证。通过实验表明,所提方法的同步性强,而且能够拦截多种网络攻击。
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