80、高效编译器:实现诚实多数多方计算的隐蔽安全与公开可验证性

高效编译器:实现诚实多数多方计算的隐蔽安全与公开可验证性

1. 引言

多方计算(MPC)是密码学的一个子领域,它允许一组相互不信任的参与方联合计算函数,而只透露计算结果,不泄露任何其他信息。在MPC中,传统上考虑两种类型的对手:被动对手和主动对手。被动对手试图尽可能多地推断私有信息,但会诚实地遵循协议;主动对手则可以任意偏离协议,这可能会影响计算结果的正确性。

一般来说,被动安全协议速度快,但在许多现实场景中可能不被认为是安全的,除非有充分理由相信不可信方不会偏离协议。主动安全协议在这方面非常安全,但会增加通信和计算的复杂性。

为了平衡这两种安全概念的优势,2007年Aumann和Lindell引入了隐蔽安全的概念。在这种安全概念中,诚实的参与方只需要以一定的概率(称为威慑率ϵ)检测到主动攻击。通常,威慑率可以任意选择,从而在被动安全协议和主动安全协议的效率和安全性之间提供动态的权衡。

然而,2012年Asharov和Orlandi指出,隐蔽安全可能不足以满足实际应用的需求。如果一个参与方检测到作弊企图,通常无法证明另一个参与方的恶意行为。因此,他们引入了公开可验证的隐蔽安全的扩展概念,该概念使参与方能够生成一个证书,向包括不参与MPC协议的外部方在内的任何人证明作弊企图。

另一个研究方向是在协议能够容忍的腐败数量和效率之间进行权衡,通过容忍较少的腐败来实现更高效的协议。文献中常见的一种放松假设是诚实多数假设,即超过一半的参与方保证诚实行为。

为了简化具有更强安全保证的MPC的开发,引入了编译器。编译器允许采用模块化的方法进行密码协议设计,它可以将具有某些(安全)属性的协议转换为具有更强属性的协议。本文的重点是将任意数量

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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