11、无覆盖族及其应用与多特权组通信中的组密钥更新

无覆盖族及其应用与多特权组通信中的组密钥更新

无覆盖族及其应用

在一些安全环境中,活跃实体是群组而非个体。在特定应用里,参与者集合可能会改变,或者需要新的阈值。这些变化可能源于组织架构的改变或者秘密敏感程度的变化。一个自然的问题是,是否可以重新分配份额以满足新的需求。具体而言,给定一个 (ℓ, N) 阈值方案,能否高效地重新分配份额,从而得到一个新的 (t, T ′) 阈值方案。直接的解决方案是为新的阈值结构重新设计秘密共享系统,但这是一种成本较高的方法。

可以使用强无覆盖族来实现这一目标,无需生成新的份额,只需在新参与者之间重新分配现有份额。设 (X, B) 是一个 t - SCFF(N, T),且满足 $\max_{\Lambda} {|\cup_{i\in\Lambda} B_i|} < \ell\leq\min_{\Delta}{|\cup_{j\in\Delta}B_j|}$,其中 Λ 和 ∆ 分别遍历 {1, 2, …, T} 的所有 (t - 1) - 子集和 t - 子集。设 X 是一个 (ℓ, N) 阈值方案的 N 个份额。根据 t - SCFF(N, T) 为 T 个参与者中的每个参与者分配 X 的一个子集,即参与者 $P_i$ 拥有份额子集 $B_i$。显然,新的份额分配产生了一个 (t, T) 秘密共享方案。

无覆盖族及其变体还用于构建其他阈值密码系统,如阈值分组密码和阈值消息认证码(MAC)。

无覆盖族及其推广已应用于许多其他密码学问题,例如防帧码和可追踪方案、多次签名方案和黑名单问题等。

多特权组通信中的组密钥更新

随着互联网的快速发展和网络带宽的增加,越来越多的应用与互联网集成。网

深度学习作为人工智能的关键分支,依托层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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