26、隐私保护技术:可链接群签名与多模式匹配

隐私保护技术:可链接群签名与多模式匹配

1. 可链接群签名在令牌化黑名单中的应用

在某些场景下,令牌化这种安全解决方案会对用户的唯一识别产生影响,特别是在交通票务领域的用户黑名单问题上。可链接群签名技术可以解决这个问题,它能在不考虑令牌变化的情况下,将两次交易关联起来,从而创建不诚实用户的黑名单。

1.1 协议特性
  • 匿名性 :在决策Diffie - Hellman假设下,该协议满足匿名性要求。在密钥生成阶段,群组管理员不会获取用户私钥(x)的新信息,阶段结束时仅知道ax。
  • 可免责性 :由于(T1、T2和T3)是对(A和e)的无条件绑定承诺,如果n的因式分解可行,群签名是对A/a0离散对数的知识证明。由于计算离散对数不可行,包括运输运营商和支付网络(作为群组管理员)在内的任何实体都无法代表用户签名,用户不会因虚假交易被诬陷。
  • 完整性 :没有私钥(x)的人无法生成有效签名。运输运营商(TrO)能够验证签名消息包含其发送的正确挑战,从而在特定时间将用户与运输网络上的该点进行加密关联,创建“TAP”。
  • 用户黑名单功能 :合法用户无法通过伪造虚假链接基础来避免在黑名单上被检测。(T4)通过知识证明和私钥x与(T1)关联。此外,合法用户不能用合法凭证在恶意令牌上签名来反复欺骗系统,因为第一次支付请求被拒绝后,TrO可以用相应的(T4)将用户列入黑名单。
1.2 应用拓展

该解决方案不仅适用于票务场

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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