36、高效认证方案与无线局域网安全解析

高效认证方案与无线局域网安全解析

1. 签名方案效率对比

为了对比签名方案的效率,我们假设GDH组G1的安全长度为ρ,乘法群的阶为q。从签名大小、预计算成本、签名成本、验证成本以及基于的问题这四个指标来分析签名方案的效率。
- 预计算阶段 :包含所有与待签名消息无关的操作。
- 签名阶段 :仅包含针对消息的操作。签名成本和预计算成本通过椭圆曲线标量乘法(ESM)或指数运算来衡量,验证成本通过配对的数量来衡量。假设多签名由n个签名者生成。

我们选取了五个现有的基于身份的多签名方案,其中三个使用双线性配对,另外两个基于RSA。除了我们的方案(IBMS,基于IOS),其他四个方案分别是:Sakai等人提出的SOK - IBMS13、Chen等人基于Cha - Cheon方案提出的基于身份的盲多签名方案CZK - IBMS、Wu和Hsu提出的WH - IBMS以及Chang等人提出的CLL - IBMS。

单基于身份的签名方案效率对比如下表所示:
| 方案 | 大小 | 预计算 | 签名成本 | 验证成本 | 基于问题 |
| — | — | — | — | — | — |
| SOK - IBS | 2 log₂ρ | 1 ESM | 1 ESM | 2 pairings | CDHP |
| Cha - Cheon | 2 log₂ρ | 1 ESM | 1 ESM | 2 pairings | CDHP |
| IOS | 2 log₂ρ + log₂q | 2 ESM | 0 ESM | 2 pairings | CDHP |

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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