65、基于韦伊对的短签名与自盲凭证证书

基于韦伊对的短签名与自盲凭证证书

在当今的数字世界中,签名和凭证证书的安全性与效率至关重要。基于韦伊对的短签名和自盲凭证证书为我们提供了新的解决方案,下面将详细介绍这两方面的内容。

基于韦伊对的短签名

在密码学中,签名方案的安全性和长度是重要的考量因素。这里介绍的短签名方案基于韦伊对,具有独特的优势。

算法关系与复杂度分析

如果存在一个伪造算法 F 能以 $(t, q_H, q_S, ϵ)$ 破解 GDH 签名方案,那么就存在一个算法 A 能以 $(t’, ϵ’)$ 破解 CDH 问题。其中:
- 运行时间:$t’ = t + 2c_A(\lg p)(q_H + q_S)$,这里的 $c_A$ 是一个小常数,实际应用中 $c_A$ 最多为 2。
- 成功概率:$ϵ’ = \frac{1}{q_S} \cdot (1 - \frac{1}{q_S + 1})^{q_S + 1} \cdot ϵ$。

反之,如果 G 是一个 $(τ, t’, ϵ’)$-GDH 群,那么就不存在算法 F 能以 $(t, q_H, q_S, ϵ)$ 破解 GDH 签名方案,此时:
- $t = t’ - 2c_A(\lg p)(q_H + q_S)$
- $ϵ = \frac{q_Sϵ’}{(1 - \frac{1}{q_S + 1})^{q_S + 1}}$,并且对于所有正的 $q_S$,该式的被开方数大于 $\frac{1}{2e}$,所以可改写为 $ϵ ≤ q_Sϵ’ \cdot 2e$。

实验结果
  • 实现细节
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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