57、基于格的隐蔽认证技术解析

基于格的隐蔽认证技术解析

1. 密码学定义与模型
1.1 隐蔽性与隐蔽相互认证
  • 隐蔽性 :双方协议的隐蔽性定义基于公共信道,该信道有来自概率分布 (T) 的周期性消息流,且 (T) 可根据协议公共信息高效采样。若双方通信无法与公共信道消息流有效区分,则协议具有隐蔽性,这要求公共信道具备隐写特性,即有足够的最小熵,如随机信道。
  • 隐蔽相互认证 :基于给定组的成员身份的隐式相互认证协议,允许两个认证组成员在诚实遵循协议时建立随机共享密钥。
    • 组包含组管理器(GM)和多项式数量的组成员。相互认证(MA)协议由算法三元组 ((KG, CG, Auth)) 构成。
    • (KG(1^{\tau})) 返回 ((mpk, msk)),(msk) 仅 GM 知晓,(mpk) 是公共信息。
    • 对于身份为 (i) 的组成员,GM 分配证书 (sk_i \leftarrow CG(i, msk))。
    • (P_i) 和 (P_j) 进行认证时,分别输入 ((mpk, (sk_i, i))) 和 ((mpk’, (sk_j, j))) 运行 (Auth) 协议,若 (mpk = mpk’) 且证书有效,则 (K = K’),否则 ((K, K’)) 是独立且均匀随机的数。
    • MA 协议的隐蔽性包括内部隐蔽性和外部隐蔽性:
      • 内部隐蔽性 :存在高效可采样分布 (T),对于任何 PPT 对手(不包括组管理器和组
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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