45、可证明安全性的几何:密码学安全模型与难题解析

可证明安全性的几何:密码学安全模型与难题解析

在密码学领域,保障算法安全是至关重要的,但面对资源无限的攻击者,没有算法能做到绝对安全。因此,在建模攻击者时,需要合理限制其能力,以证明密码算法的安全性。接下来,我们将深入探讨数字签名方案和加密方案的安全模型、常见的复杂度假设、随机预言机模型以及安全归约等内容。

1. 安全模型
1.1 数字签名方案

数字签名方案通常包含三个算法:Gen(密钥生成)、Sign(签名)和Verify(验证)。
- Gen :概率性密钥生成算法,输入安全参数 ( \lambda ) ,输出秘密签名密钥 ( SK ) 和公开验证密钥 ( PK ) 。
- Sign :以 ( (SK, m) ) 为输入,其中 ( m ) 是待签名的消息,输出签名 ( \sigma = Sign_{SK}(m) ) 。
- Verify :以 ( (m, \sigma’, PK) ) 为输入,输出 ( Verify_{PK}(m, \sigma’) \in {0, 1} ) ,“1”表示签名被接受,“0”表示拒绝。要求如果 ( \sigma = Sign_{SK}(m) ) ,则 ( Verify_{PK}(m, \sigma) = 1 ) 。

数字签名方案的安全性通常通过挑战者和攻击者之间的互动“游戏”来定义。常见的安全概念是在自适应选择消息攻击下抵抗存在性伪造的安全性。
一个签名方案 ( (Gen, Sign, Verify) ) 是 ( (t, q, \epsilon) ) -安全的,如果在自适应

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值