8、多实例中解码一个的研究

多实例中解码一个的研究

1. 引言

近年来,基于代码的密码学随着后量子密码学的兴起而备受关注。它涵盖了公钥加密方案、零知识协议、数字签名、哈希函数、流密码等经典原语。这些基于代码的密码原语的共同点是,它们都依赖于解码无明显代数结构的线性代码的难度,而这个问题是NP难的。

在实际应用中,攻击者可能会面临多个相同线性代码的解码问题实例,而只需要解决其中一个。例如,Bleichenbacher对数字签名方案的攻击是广义生日算法(GBA)的一种变体,当攻击者尝试对N条消息中的一条进行签名时,理论上可以获得√N的加速。此前也有人提出了多实例的信息集解码(ISD)变体,但对其成本分析难以衡量其增益。

本文将对ISD进行修改,并进行完整的成本分析。当解码的错误数量小于Gilbert - Varshamov距离(对应于McEliece或Niederreiter的加密方案)时,碰撞解码可以在解码N个实例中的一个时节省N^(0.5 - c)(c为小的正数)的因子。如果实例数量不受限制,解码成本将提高到2/3 + c′(c′为小的正数)次方,即安全位数将被一个接近但小于1.5的数除。

符号说明
- Sn(0, w)表示汉明空间{0, 1}^n中以0为中心、半径为w的球体,更一般地,Sn(x, w)表示以x为中心的相同球体。
- |X|表示集合X的基数。

2. 密码学中的解码问题

基于代码的密码学的安全性在很大程度上依赖于随机线性代码解码的难度。计算综合征解码问题(CSD)是NP难的,并且在平均情况下被认为是困难的。

问题1(计算综合征解码

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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