3、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

1. 安全游戏中的密文替换与模拟

在安全分析中,基于底层原语的安全性,会将挑战密文替换为无效密文,这与 Naor - Yung 范式的安全证明方式类似。不过,当攻击者向评估预言机提交挑战密文(或其派生密文)时,该预言机必须返回有效密文。为了正确模拟评估预言机,在 Game2 中,当输入相关评估查询时,评估预言机返回随机且有效的密文,而非普通的评估密文。若 Game2 与前一个游戏不可区分,那么在 Game2 之后的安全游戏中,就可以将普通挑战密文替换为无效密文。

以下是定理 1 证明的概要:
| 游戏 | 属性 |
| ---- | ---- |
| Game0 ≈ Game1 | ΠDN 的部分零知识属性,ΠDN 的真实模拟可靠性 |
| Game1 ≈ Game2 | ΠDN 的一次性全零知识属性,ΠDN 的无界部分模拟可靠性,ΠFHE,1 和 ΠFHE,2 的 IND - CCA1 安全性 |
| Game2 ≈ Game3 | ΠDN 的一次性全零知识属性,sfVN 的模拟可靠性 |
| Game3 ≈ Game4 | sfVN 的模拟可靠性,ΠFHE,2 的 IND - CCA1 安全性 |
| Game4 ≈ Game5 | ΠDN 的一次性全零知识属性,ΠDN 的无界部分模拟可靠性 |
| Game5 | ΠFHE,1 的 IND - CCA1 安全性 |

下面通过 mermaid 流程图展示游戏之间的关系:

graph LR
    A[Game0] -->|部
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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