37、格基数字签名方案:GGH与NTRU详解

GGH与NTRU格基数字签名方案详解

格基数字签名方案:GGH与NTRU详解

1. 引言

数字签名在信息安全领域扮演着至关重要的角色,它能够确保数据的完整性、认证发送者的身份以及防止数据被篡改。本文将深入探讨两种基于格的数字签名方案:GGH(Goldreich-Goldwasser-Halevi)和NTRU(Number Theory Research Unit),介绍它们的原理、工作流程以及相关的安全性分析。

2. GGH格基数字签名方案
2.1 基本原理

GGH数字签名方案的核心思想基于格的特性。假设存在一个格 $L$,签名者Samantha知道一个良好的私钥基 $B$(短且近似正交),她可以利用Babai算法(Theorem 6.34)来解决给定向量 $d \in R^n$ 在格 $L$ 中的近似最近向量问题(apprCVP)。她将得到的解 $s \in L$ 用一个不良的公钥基 $B’$ 表示,这个向量 $s$ 就是对文档 $d$ 的签名。验证者Victor可以轻松检查 $s$ 是否在格 $L$ 中,并且是否接近 $d$。

以下是GGH数字签名方案的详细步骤:
| 角色 | 操作步骤 |
| ---- | ---- |
| Samantha(签名者) | 1. 密钥创建 :选择格 $L$ 的良好基 $v_1, \ldots, v_n$ 和不良基 $w_1, \ldots, w_n$,并发布公钥 $w_1, \ldots, w_n$。
2. 签名 :选择要签名的文档 $d \in Z^n$,使用良好基和Babai算法计算接近 $d$ 的向量 $s \

内容概要:本文介绍了一个于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP本原理的础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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