摘要
一种基于动态多模态融合的分布式智能鉴权方法,涉及网络安全领域,该方法采用联盟链+DAG混合区块链架构,结合阈值签名实现密钥分片管理,并通过动态共识机制在PBFT、Raft与概率算法间切换,提升鉴权效率。多模态鉴权模块基于动态权重分配算法,融合生物特征、行为分析、设备指纹和环境因子,结合LSTM‑GAN模型与量子随机数驱动的挑战‑响应机制,实现环境感知下的零信任验证。会话管理模块利用混沌映射算法生成会话密钥。隐私保护方面,采用CKKS同态加密、零知识证明与属性基加密融合。该方法融合区块链、安全多方计算、机器学习和量子密码技术,提供了高性能、高安全、强隐私保护的分布式鉴权解决方案。
技术关键词
分布式智能
鉴权方法
多模态
Shamir门限
量子随机数生成器
节点
共识算法
可信执行环境
分片
密钥
GPU并行加速技术
动态权重分配
SM9算法
区块链架构
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加密
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