18、双线性群中加密值的证明及在签名匿名性中的应用

双线性群中加密值的证明及在签名匿名性中的应用

1. 引言

现代密码学的一个主要关注点是匿名性。像群签名允许成员代表一个群体进行签名,同时保持匿名。还有分层群签名、身份托管和匿名凭证等概念也都以匿名性为核心。这些概念的主要问题是在不泄露用户身份的情况下,证明用户有权执行特定任务。零知识证明提供了这样的手段,尤其是非交互式零知识(nizk)证明,在实现匿名性方面有众多应用。

近年来,nizk证明在效率和实用性上取得了显著进展。Groth等人展示了如何高效地非交互式证明BGN密文加密的是0或1,其技术被Boyen和Waters用于构建紧凑的群签名。另外,Groth等人还基于线性加密的承诺方案构建了nizk证明,该方案在决策线性假设下是语义安全的。

2. 预备知识
  • 对称双线性群 :是一个元组$(n, G, GT, e(·, ·), g)$,其中$G$和$GT$是两个阶为$n$的循环群,$g$是$G$的生成元,$e(·, ·)$是一个非退化的双线性映射$G × G → GT$。
  • 子群决策假设与BGN加密
    • 子群决策假设(sd):若群阶$|G| = n = pq$是两个素数$p$和$q$的乘积,不知道$n$的因子分解的概率多项式时间(p.p.t.)敌手,无法以不可忽略的概率区分$G$中的随机元素和$Gq$(阶为$q$的子群)中的随机元素。
    • BGN加密方案:公钥是双线性群和一个元素$h ∈ Gq$,私钥是$q$。加密消息$m ∈ {0, …, T}$($T < p$)时,选择$r ← Zn$
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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