2、Boneh - Boyen签名方案:原理、安全性与算法分析

Boneh - Boyen签名方案:原理、安全性与算法分析

一、q - SDH问题及相关定义

在密码学领域,q - SDH问题是一个重要的研究对象。若算法A在时间t内运行,且Adv q - SDH(A) ≥ ϵ,则称算法A能以(t, ϵ)的方式破解(G1, G2)中的q - SDH问题。若不存在这样的算法,则称(q, t, ϵ) - SDH假设在(G1, G2)中成立。

原Boneh - Boyen论文中对q - SDH问题的定义与本文采用的定义略有不同。原版本使用(q + 2)元组(g1, g2, gx², …, gx^q²)作为输入,且假设存在一个可高效计算的同构ψ: G2 → G1。而本文采用了Boneh - Boyen论文完整版本中的定义。

与q - SDH问题相关的一个显著变体是MSDH问题。在群G上的修改后的q - SDH(即q - MSDH)问题是:给定g, gx ∈ G,以及一个(q - 1)元组(c1, g^(1/(x + c1))), …, (cq - 1, g^(1/(x + cq - 1))),其中每个ci ∈ Zp,输出(c, g^(1/(x + c))),其中c ∈ Zp \ {c1, …, cq - 1}。在配备类型1配对的群中,解决q - MSDH问题等价于在已知消息攻击下,使用q个签名查询对Boneh - Boyen基本签名方案进行存在性伪造。虽然Boyen指出MSDH假设比SDH弱,但本文结果表明,在具有类型1配对的群中,q - MSDH问题通过Θ(q²)的归约与q - SDH问题等价。

二、Boneh - Boyen签名方案

Boneh和Boyen提出了两种签名方案:基本方案和完整方案,前者用于证明

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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