承诺

最新推荐文章于 2025-09-22 07:45:00 发布
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博客主要讲述了跟随李珊在微信上打卡学习，持续时间达400天。体现了坚持学习的过程。
  • 1、跟李珊学习在微信上打卡400天
  • 2、
多项式承诺：KZG
weixin_44885334的博客
11-15 2569
我们说函数f:X×Y→Xf:X×Y→X是准交换的（），如果对于任意的x∈Xx \in Xx∈X，以及任意的y1,y2∈Yy1​,y2​∈Y，有f(f(x,y1),y2)=f(f(x,y2),y1)f(f(x,y1​),y2​)=f(f(x,y2​),y1​)单向累加器（）是一种准交换的单向哈希函数（OWHF），即y。
精选资源
软件服务安全承诺书模板文档
05-18
软件服务安全承诺书模板文档 软件服务安全承诺书是软件开发和服务提供商的一份重要文件，旨在确保软件产品的安全性和可靠性。该文件规定了软件开发和服务提供商在软件产品的设计、开发、测试、部署和维护过程中需要...
向量承诺（Vector Commitments, VC）
weixin_43156294的博客
09-22 1323
1.核心定义向量承诺是一种密码学方案，针对一个有序向量 v = (v₁, v₂, …, vₙ)（其中 vᵢ 是向量第 i 个位置的元素），实现两个核心功能：a.承诺（Commit）：通过算法 Commit(v) 生成一个固定长度的“承诺值” C，承诺者一旦生成 C，就无法篡改向量 v 的任何元素或其位置（“绑定性”）；
密码学 | 承诺：常见的承诺方案
狂放不羁霸的博客
04-18 3934
1 简介 2 哈希承诺 3 Pedersen 承诺 4 量子比特承诺 5 量子模糊承诺 6 总结
密码学 | 承诺：Pedersen 承诺
狂放不羁霸的博客
04-17 3835
pedersen commitment
模型 承诺一致原则
wangdsh的博客
11-27 1667
承诺一致原则（Commitment and Consistency Principle）是社会心理学中的一个概念，由心理学家罗伯特·西奥迪尼（Robert Cialdini）在他的著作《影响力：说服的心理学》中提出。这个原则描述了人们一旦做出某个决定或承诺，尤其是公开承诺，就会在后续的行为和态度上保持一致，以避免认知失调。核心要点：承诺：当人们做出承诺时，无论是公开还是私下，他们倾向于采取与承诺相一致的行动。一致性：人们倾向于保持自己的行为、信念和态度的一致性。
密码学 | 承诺：Pedersen 承诺 + ZKP
狂放不羁霸的博客
04-20 2468
融合了知识证明的 Pedersen 承诺
密码学 | 承诺：绑定性 + 隐藏性
狂放不羁霸的博客
04-20 1924
绑定性和隐藏性的定义和安全性
密码学 | 承诺：基本概念
狂放不羁霸的博客
04-18 1830
1 承诺的交互 2 承诺的属性 3 硬币抛掷问题
技术承诺技术承诺
chang10800的博客
12-04 410
技术承诺
同态承诺方案
qq_44722300的博客
12-25 753
一个非交互式承诺方案允许发送方构造一个值的承诺，发送方可以后续打开这个承诺并揭示这个值，承诺的接收者可以检查和验证承诺的值的确是这个特定的值。一个承诺方案必须具备两个特性：hiding和 binding。hiding 意味着承诺并不会揭示承诺值，binding 意味着不能打开两个不同值的承诺。在离散对数假设下，承诺方案是完全hiding 和 binding。佩德森承诺是具有同态性的一个例子。一个非交互式承诺方案是一对概率多项式时间算法。，发送者选择一个随机数。，承诺者选择一个随机数。
职称证书遗失补办个人承诺书.doc
07-11
### 职称证书遗失补办流程及个人承诺书详解 #### 一、职称证书的重要性 职称证书是证明个人专业水平和职业资格的重要文件，在职业生涯中扮演着至关重要的角色。它不仅反映了个人的专业技术水平，还是晋升、评优、...
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软件交付软件售后服务承诺书模版
07-03
### 软件交付售后服务承诺书相关知识点解析 #### 一、引言 在软件项目的交付阶段，为了确保项目的顺利实施以及后期维护工作的有序开展，一份详尽的售后服务承诺书显得尤为重要。它不仅体现了供应商的专业性和责任...
企业关于不涉及电影及文艺创作前置审批项目的备案承诺声明
01-10
内容概要：本文是一份名为‘不涉及前置审批项目承诺书’的正式文件，签署方为某科技有限公司。该公司主要从事软件开发、电子产品销售、信息技术咨询以及国际贸易等领域。对于其经营范围中可能存在误解为涉及广电电影...
承诺书1111111111111111111
11-25
在分析承诺书的内容后，我们可以得出以下知识点： 1. 承诺书是个人用于表达愿意遵守特定组织或机构规定的一种书面文件，其目的在于明确个人的责任和义务，以维护共同的利益和秩序。 2. 承诺书的内容通常涉及遵守...
AutoSystemClean
最新发布
12-07
虽然已经是win11了，这款绿色垃圾清理软件还在用，绿色不占内存自动清理，避免C盘变红，绿色无广告。
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）
12-07
【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（PSO）的无人机路径规划展开研究，重点探讨了如何利用改进的粒子群算法优化无人机在复杂环境下的飞行路径，并将其与传统粒子群算法和遗传算法进行对比分析。研究通过Matlab代码实现仿真，验证了改进PSO在收敛速度、路径最优性和避障能力方面的优势，旨在提升无人机路径规划的效率与安全性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法背景的科研人员、自动化与人工智能方向的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人机自主导航、智能巡检、应急救援等实际场景中的路径规划问题；②为优化算法研究者提供改进PSO算法的设计思路与Matlab实现参考，促进智能优化技术在无人系统中的应用发展； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验，深入理解算法改进机制，并尝试在不同环境地图中测试算法性能，进一步开展算法对比与参数敏感性分析。
优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现优化调度方案，提升公交系统运营效率。文中详细介绍了改进遗传算法的设计与实现过程，包括编码方式、适应度函数构建、选择、交叉、变异等操作的优化策略，并将其应用于实际公交调度场景中，解决发车频率、车辆分配、司机排班等关键问题。通过仿真实验验证了该方法在降低运营成本、提高服务质量方面的有效性，同时与其他传统算法进行了对比分析，展现了改进遗传算法在复杂调度问题中的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划、城市公交系统管理等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①解决城市公共交通系统的发车调度与司乘人员排班优化问题；②研究遗传算法在复杂组合优化问题中的改进策略与工程实现；③为智慧交通系统提供可复用的调度优化模型与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践，重点关注算法参数设置与实际调度约束条件的建模方法，同时可扩展应用于其他类型的车辆调度问题，如地铁、班车或物流配送等场景。
基于SSM框架与Bootstrap前端技术构建的开源视频内容管理系统_支持视频上传分类管理用户权限控制多维度搜索排序在线编辑与数据可视化统计的智能后台管理平台_适用于中小型.zip
12-07
基于SSM框架与Bootstrap前端技术构建的开源视频内容管理系统_支持视频上传分类管理用户权限控制多维度搜索排序在线编辑与数据可视化统计的智能后台管理平台_适用于中小型.zip
pederson承诺
12-27
### Pedersen 承诺方案 Pedersen承诺是一种加密原语，广泛应用于零知识证明和其他密码学协议中。该方案基于离散对数假设，在给定的循环群 \( G \) 中，选择两个生成元 \( g \) 和 \( h \)，其中 \( h = g^a \mod p \)[^4]。 #### 方案描述 对于消息 \( m \in Z_p \) 及随机数 \( r \in Z_q \)，计算承诺如下： \[ C(m,r) = g^m \cdot h^r \] 此过程确保了承诺的隐蔽性和绑定性特性。具体来说， - **隐蔽性**：即使攻击者知道 \( g \) 和 \( h \)，也无法从承诺值推断出原始的消息 \( m \) 或随机数 \( r \)。 - **绑定性**：一旦做出承诺，则无法改变所提交的信息而不被发现；破坏这种性质相当于破解了离散对数难题。 此外，值得注意的是，Pedersen承诺具备加法同态属性: \[ Com_{ck}(m_0;r_0) \cdot Com_{ck}(m_1;r_1) = Com_{ck}(m_0 + m_1; r_0 + r_1) \] 这意味着可以安全地执行涉及多个秘密数值的操作而无需暴露这些数值本身。 ```python from random import randint import hashlib def generate_commitment(g, h, message, randomness): """Generates a Pedersen commitment.""" return pow(g, message, p) * pow(h, randomness, p) p = 23 # Example prime number for demonstration purposes only. g = 5 # Generator element within the group defined by modulus 'p'. h = pow(g, randint(1, p), p) # Another generator derived from 'g'. message = 7 # Message to commit to. randomness = 3 # Random blinding factor. commitment = generate_commitment(g, h, message, randomness) print(f"The generated commitment is {commitment}.") ```
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