21、基于属性加密(ABE)与权利表达语言(REL)的融合应用解析

基于属性加密(ABE)与权利表达语言(REL)的融合应用解析

1. ABE 技术概述

ABE 技术能够确保不满足编码属性的代理无法解密备忘录。其总体高级设置相对容易描述:
- 如同基于身份的加密(IBE),需要一个绝对可信的主实例,即中央权威机构(CA)。CA 负责生成系统参数,持有一个从不向任何人透露的主秘密密钥,并为当前的 ABE 实例发布一个公共密钥(这与 IBE 不同,在 IBE 中每个用户都有自己的一个或多个公共密钥)。
- 对于 ABE 实例的每个成员,CA 会生成一个包含一系列属性的个体私钥。
- 消息的加密是通过对解密策略进行编码实现的,该策略由属性的逻辑组合构成的访问结构描述。只有当用于加密的访问树与用户私钥中嵌入的属性集匹配时,用户才能解密相应的密文。

ABE 还解决了此类技术带来的一个基本问题——合谋问题。例如,用户 1 年满 18 岁但不是 clubxy 的成员,用户 2 是 clubxy 的成员但未满 18 岁。对于一个要求接收者必须是 clubxy 成员且年满 18 岁才能解密的消息,单个用户都不满足条件,但他们合谋时可能满足。不过,实际上 ABE 具有抗合谋性,私钥组件中嵌入的属性通过用户特定的随机数相互“绑定”,不同密钥中与属性相关的组件不兼容,只有使用兼容的密钥组件(嵌入相同随机数)时,嵌入的随机数在解密过程中才会“抵消”。

2. 现有 ABE 方案
  • CP - ABE 方案 :由 Bethencourt 等人在 2007 年提出,每个 ABE 实例需要一个持有主秘密的可信 CA。CA 负责治理,特别是解密密钥的派生。每次生成解密密钥时,CA
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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