5、基于同源性的抗量子密码系统与陈识别协议的全密码分析

基于同源性的抗量子密码系统与陈识别协议的全密码分析

1. 基于同源性的抗量子密码系统

在密码学领域,基于超奇异椭圆曲线同源性的密码系统正逐渐成为研究热点,其有望抵抗量子计算机的攻击。

1.1 底层假设的难度
  • 已知SSI(超奇异同源性问题)求解器时,解决SSCDH(超奇异计算Diffie - Hellman问题)很容易;反之亦然。但目前没有已知的反向归约,并且离散对数和Diffie - Hellman的等价性问题在某些情况下尚未完全解决,因此可以合理假设SSI、SSCDH和SSDDH(超奇异判定Diffie - Hellman问题)的等价性问题至少难以解决。为便于讨论,假定SSI与SSDDH等价。
  • 1999年,Galbraith首次考虑了计算同源超奇异曲线之间同源性的问题。基于超奇异同源图的第一个已发表的密码原语是Charles等人提出的哈希函数,至今未被破解。一般而言,寻找超奇异曲线之间同源性的最快已知算法时间复杂度为$O(\sqrt{p} \log^2 p)$,但我们的问题更特殊,因为同源性的度是预先已知且平滑的。由于我们是首次提出使用这种类型的同源性,目前没有相关文献探讨我们所提出的特殊形式同源性的安全性。
1.2 对密码系统的攻击
  • 经典攻击 :存在一种比穷举搜索更优的指数攻击。攻击者为了找到$E$和$E_A$之间度为$\ell_A^{e_A}$的同源性,会构建两棵树,分别包含与$E$和$E_A$通过度为$\ell_A^{e_A/2}$的同源性相关的所有曲线。构建完成后,攻击者尝试找到同时位于两棵树中的曲线。这在复杂度理论中被
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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