33、基于哈希二叉树的组密钥分发方案解析

基于哈希二叉树的组密钥分发方案解析

1. 方案概述

在组通信中,为保障会话密钥的安全性和新鲜度,需要一套高效的组密钥分发和管理机制。该方案围绕组密钥管理(GKM)展开,涉及预计算单向重新密钥序列、节点加入与退出处理、重新密钥消息广播、会话密钥恢复以及节点撤销等关键环节。

2. 节点加入与初始化
  • 预计算重新密钥序列 :GKM 预先计算一个单向重新密钥序列 ${RK_i | i = 1,2,\cdots,m}$,满足 $RK_{i + 1} = H(RK_i)$,其中 $0\leq i\leq m - 1$,$H$ 为单向函数。
  • 选择掩码多项式 :GKM 从 $F_q[x]$ 中随机选取 $m$ 个 $t$ 次掩码多项式 $h_j(x)=h_{0,j}+h_{1,j}x+\cdots+h_{t,j}x^t$,$j = 1,2,\cdots,m$。
  • 节点加入流程
    1. 节点 $U_i$ 若要加入组通信,需先向 GKM 获取权限。
    2. 权限获取成功后,通过实体认证,节点 $U_i$ 与 GKM 共享一个秘密主密钥 $MK_i$,用于初始设置消息的加密和认证。
    3. GKM 利用多项式 ${h_j(x)} {j = j_1}^{j_2}$ 为节点 $U_i$ 预计算 $j_2 - j_1 + 1$ 个秘密 ${h_j(i)} {j = j_1}^{j_2}$,并发送消息:
      $E_{MK_i}{RK_1|[S
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,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与滑动窗口分割,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,还通过预测值与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、训练与验证流程;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与异常处理机制。 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:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与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与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!
# 多项式滚动哈希详解 ## 什么是多项式滚动哈希? 多项式滚动哈希是一种将字符串映射为整数的技术,用于快速比较两个字符串是否相等。其核心思想是把字符串看作一个**多位数**,每一位是一个字符,基数(进制)通常取 31 或 131。 数学表达式如下: $$ H(s) = \sum_{i=0}^{n-1} (s[i] - 'a' + 1) \cdot \text{base}^{n-1-i} $$ 其中: - $ s[i] $ 是字符串第 $i$ 个字符 - `base` 是选定的进制数(常用 31) - $ H(s) $ 是该字符串的哈希值 --- ## 如何理解? 想象我们有一个数字 "1234",它的值是: $$ 1 \times 10^3 + 2 \times 10^2 + 3 \times 10^1 + 4 \times 10^0 $$ 多项式哈希类似,只不过: - 每一位不是 0~9,而是 'a'~'z' - 把 'a' 映射为 1,'b'→2,…,'z'→26(避免 0 引起冲突) - 进制不再是 10,而是 31(或其他质数) 例如:字符串 `"abc"` 的哈希值为: $$ H("abc") = (1)\cdot31^2 + (2)\cdot31^1 + (3)\cdot31^0 = 961 + 62 + 3 = 1026 $$ --- ## 为什么要用 31? - 31 是一个较小的质数,分布良好 - 编译器会将其优化为位运算:`31 * x == (x << 5) - x` - 经验表明,在大多数情况下能有效减少哈希冲突 --- ## 实现代码(C/C++) ```c long long poly_hash(char s[], int len) { long long hash_val = 0; long long base = 31; for (int i = 0; i < len; i++) { hash_val = hash_val * base + (s[i] - 'a' + 1); // 避免'a'=0 } return hash_val; } ``` ### 示例演示: | 字符串 | 哈希计算过程 | |--------|-------------| | `"ab"` | $ 1\cdot31 + 2 = 33 $ | | `"ba"` | $ 2\cdot31 + 1 = 63 $ | | `"aa"` | $ 1\cdot31 + 1 = 32 $ | 可以看到不同顺序的字符串哈希值不同,具有良好的区分性。 --- ## 注意事项与局限 ### ✅ 优点: - 时间复杂度低:$O(n)$ 构造,$O(1)$ 比较 - 空间节省:只需存储一个 `long long` 值 - 支持滚动更新(可用于 Rabin-Karp 算法) ### ❌ 缺点: - 存在哈希冲突风险(不同字符串可能同哈希) - 单哈希不够安全,高精度场景建议使用**双哈希**(两个 base 和 mod) ### 🔐 安全增强:双哈希法 ```c struct DoubleHash { long long h1, h2; }; ``` 分别用 base=31 和 base=131 计算两个哈希值,只有两者都相等才算相同字符串。 --- # 知识点 - **哈希函数设计原理** 将字符串视为多进制数,利用加权和生成唯一标识,实现快速比较。 - **防冲突字符编码** 字符偏移 `'a' -> 1` 避免前导零导致不同串哈希相同,提升准确性。 - **滚动哈希应用场景** 适用于子串匹配、去重、动态更新等场景,如 Rabin-Karp 算法。
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