19、安全计算中ESOP形式的最小化及近似最优校验位的确定

安全计算中ESOP形式的最小化及近似最优校验位的确定

1. 基于ESOP的安全计算

在安全计算领域,Yao混淆电路的评估性能主要受两个因素影响:门的数量和参与方私有输入的大小。在所有混淆电路(GC)实现中,所有门在创建、传输和评估混淆表的计算和通信成本上是相同的。因此,传统的旨在减少门数量的电路优化技术可用于提高计算效率。

有研究表明,异或(EXOR)门的计算可以是免费的。这意味着评估异或门不需要混淆表和通信协议,参与方之一可以使用仅其知道的额外全局随机值R,对加密输入值进行异或运算来得到结果。还有一些技术通过使用秘密共享引入混淆值之间的相关性,以减少从一方传输到另一方的混淆表的大小。

为了利用异或计算的低成本优势,我们研究了使用包含大量异或门的电路来表示布尔函数F。异或和积形式(ESOP)特别适合这种情况,因为它包含无界的积的异或,可以通过异或门树来实现。为此,我们定义了一个新的ESOP最小化目标函数,旨在最小化非免费积的数量,最终增加免费积的数量。

具体操作步骤如下:
1. 考虑电路的ESOP表示,先计算输入变量上定义的所有积,再计算中间值上的其余异或和以得到最终结果。
2. 减少参与方之间的交互量,以计算一个等效电路,使包含仅属于一方变量的积的数量最大化。
3. 各方可以离线预计算由其拥有的输入组成的积,用新计算的结果替换这些值,从而得到一个积数量减少的新电路。

假设ESOP电路C覆盖给定的布尔函数,优化后的电路C可以表示为三种不同类型积的异或:包含属于P1的输入变量的积、包含属于P2的输入变量的积以及包含属于双方变量的积。如果用EPi表示属于参与方Pi的积的集合,用EP1,P2表示属于双方的积的集合,最

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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