47、实用的基于格的分布式签名技术解析

实用的基于格的分布式签名技术解析

1. 基于分叉引理的分析

在相关的签名验证过程中,当 auth′ = (t′, str ′₀, …, str ′ₕ₋₁) 与 auth 包含相同的哈希值序列,即对于所有 i ∈{0, …, h - 1} 都有 strᵢ = str ′ᵢ ,且 h = ⌈log(ωn)⌉ 时,根据分叉引理,我们能得到 root = root′,t = t′,m = m′,并且 c ≠ c′。由于在分叉索引 i∗ 之前,算法 A 的视图在两次执行中是相同的,且 auth = auth′,所以有 w = w′,其中 w = ¯A · z - bc ,w′ = ¯A · z′ - bc′。由此可以推导出 [Iₖ|A|b] · [z - z′; c′ - c] = 0。

需要注意的是,0 < ∥c′ - c∥ ≤ 2√κ,并且因为两个伪造签名都是有效的,所以 ∥z∥ ≤ B 且 ∥z′∥ ≤ B,进而可得 ∥z - z′∥ ≤ 2B。向量 [z - z′; c′ - c]⊤ 构成了关于 pp′′ 的 MSIS(小整数解问题)的一个非平凡解。因此,分叉概率 frk ≤ AdvMSISₐ(pp′′)。

2. 具体参数设置

2.1 参数选择原则

为分布式签名协议以及其他相关协议提出了样本参数。参数的选择遵循一定的约束条件:
- 对于所有方案,设置模数 q > β(β 是 MSIS 解的边界),以防止出现像 (q, 0, …, 0) 这样的平凡解。
- 承诺数量 ω 的选择要使得签名者在计算响应时,几乎不需要重启签名协议,即每个签名者的重启次数 S = 1/(1 - 2⁻²⁵) ≈ 1,从而整个签名协

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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