56、基于格的可撤销分层属性签名与隐蔽认证协议研究

基于格的可撤销分层属性签名与隐蔽认证协议研究

1. 可撤销分层属性签名(VLR - HABS)

1.1 安全性定理与引理

在VLR - HABS方案中,有以下重要的引理和定理:
- 引理1 :设β = poly(n),q ⩾(2nβ² + 1)² 且 m ⩾2n,对于固定的y ∈Zₘᵩ 且 ∥y∥∞⩽β,以及均匀随机矩阵C ← Zₖₓₘᵩ,有Pr[∥Cy∥∞⩽nβ²] ⩽negl(n)。
- 引理2 :设β = poly(n),对于(R, B, C, E, y) ∈Zₘₓₖᵩ × Zₙₓₘᵩ × Zₙₓₖᵩ × Zₙₓₖᵩ × Zₖᵩ,若Ry = 0 且 ∥y∥∞⩽β,C = BR + E(其中B, R 是均匀随机的,E 从β - 有界分布χ 中抽取),则Pr[∥Cy∥∞⩽nβ²] = 1。
- 定理2 :VLR - HABS构造是正确的。
- 定理3 :若COM是统计隐藏且计算绑定的字符串承诺方案,在随机预言模型下,当LWEn₂,m₂,q₂,χ₂、LWEn₃,m₃,q₃,χ₃、SISn₅,m₅,q₅,β₅、SISn₁,m₁,q₁,β₁ 和 SISn₄,m₄,q₄,β₄ 问题在λ 下计算不可行,H₀ 和 H₂ 是抗碰撞的,H₁ 是随机预言时,VLR - HABS构造提供路径匿名性、不可诬陷性和路径可追溯性。

1.2 效率与参数选择

为了实现该方案,选择了如下参数:
| 构建模块 | i | ni | m′i | mi | qi | βi | αi | <

深度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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