35、基于可更新顺序揭示加密的隐私保护技术:选举加密与决策树训练

基于可更新顺序揭示加密的隐私保护技术:选举加密与决策树训练

1. 无收据且完全私密选举的加密机制

1.1 加密结构与验证

在无收据且完全私密的选举场景中,涉及特定的加密结构。设 $C = (CT, D) \leftarrow A(PK, SK)$ 满足 $Ver(PK,C) = 1$,其中 $CT = (cm, cr, cq, \hat{C} H, C {\theta}, \pi_b, \pi_{\theta})$,$D = (\hat{d} 1, \hat{d}_2, \hat{C}_M, C_M, C_R, C_Q, C_G, \hat{C}_Z, \hat{C}_R, C_A, C_B, \pi {open}, \hat{\sigma} 2, \hat{\sigma}_3, \pi {sig}, \pi_{ss}, \pi_{01}, opk)$。

1.2 CPA 部分的完整性证明

为证明 $CT$ 的 CPA 部分格式良好,我们依赖与 CRS $u, v$ 相关证明的可靠性。如同在 TCCA 证明中一样,我们将这些 CRS 切换到可提取模式,这会导致 $2\epsilon_{sxdh}$ 的安全损失。接着,我们从与 $u, v$ 相关的有效证明中提取见证值。若 $(A, B, X) \neq (1, 1, 1)$,则终止。也就是说,对手设法为公钥 $(\hat{f} 1, \hat{f}_2)$ 生成了有效的 LHSP 签名。通过在密钥生成过程中生成该对密钥,使得我们知晓对应的私钥,根据 LHSP 的不可伪造性,这种情况发生的概率可忽略不计,为 $\epsilon </

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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