2、无iO的密钥全同态加密技术解析

无iO的密钥全同态加密技术解析

在密码学领域,全同态加密(FHE)和相关技术一直是研究的热点。本文将深入探讨密钥全同态加密(Keyed - FHE)的相关概念、构造方法以及安全性分析。

1. 预备知识

在深入了解密钥全同态加密之前,我们需要明确一些基本的符号和定义。
- 符号定义
- 对于正整数 (n),([n] := {1, 2, \ldots, n})。
- 对于 (n) 个值 (x_1, x_2, \ldots, x_n) 和索引子集 (I \subseteq [n]),({x_i} {i \in I}) 表示索引包含在 (I) 中的值的集合,((x_i) {i \in I}) 表示索引包含在 (I) 中的值的序列。
- 概率多项式时间缩写为 PPT。若函数 (f : \mathbb{N} \to \mathbb{R}) 满足对于每个常数 (c > 0) 和足够大的 (\lambda \in \mathbb{N}),(f(\lambda) = o(\lambda^{-c})),则称 (f) 在 (\lambda) 上是可忽略的,记为 (f(\lambda) = negl(\lambda))。若一个概率为 (1 - negl(\lambda)),则称其为压倒性概率。对于概率算法 (A),(y \leftarrow A(x; r)) 表示 (A) 以 (x) 和随机数 (r) 为输入,输出 (y)。

2. 非交互式零知识论证(NIZK)

NIZK 系统是构建强 DSS - NIZK 的重要基础,它由三个多项式时间算法 ((Gen, P, V))

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!
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