6、可比较属性基加密技术解析与评估

可比较属性基加密技术解析

可比较属性基加密技术解析与评估

在当今数字化时代,数据安全和访问控制至关重要。可比较属性基加密(Comparable Attribute - Based Encryption)作为一种先进的加密技术,为数据的安全存储和访问提供了有效的解决方案。本文将深入探讨CCP - CABE和ECCP - CABE这两种相关加密方案的性能、安全性等方面的内容。

1. 性能评估
1.1 复杂度分析

为了全面了解CCP - CABE方案的性能,我们将其与CBE、ABE - AL和CP - ABE进行复杂度对比分析。这些方案在加密和解密过程中采用了不同的方法。CBE和ABE - AL使用不同的前向/后向推导函数进行基于比较的加密和解密,而CP - ABE及其变体则采用按位匹配方法实现整数比较以进行基于比较的访问控制。

CCP - CABE与CBE类似,主要关注配对和指数运算,忽略了G和GT中的哈希、乘法成本以及对称加密/解密成本,因为这些操作相对于配对和指数运算要快得多。我们使用与CBE类似的符号来表示相关操作:
- B:表示CP - ABE中用于比较的属性范围上下界值的二进制形式。
- P:表示双线性配对成本。
- E(G)和E(GT):分别表示G和GT中的指数计算开销。
- E(Z∗n):表示Z∗n中的指数计算开销。
- T:表示访问树中的叶子节点数量。
- S:表示加密和解密中涉及的属性。
- L:表示使用会话密钥ek进行对称加密得到的密文大小。

以下是各方案的密钥大小和密文大小对比:
| 方案 | 密钥大小 | 密文大小 |
| ---- | ---- | -

【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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