53、通用访问结构上的非完美秘密共享

通用访问结构上的非完美秘密共享

1. 引言

秘密共享是密码学中一个重要且广泛应用的基本概念。一个秘密共享方案需满足两个特性:
- 可用性 :任何合格的参与者子集都能从他们的份额中唯一确定秘密。
- 保密性 :不合格的参与者子集无法从他们的份额中重构秘密。

秘密共享方案可依据多种标准分类,以下是一些主要的分类标准:
| 分类标准 | 具体内容 |
| ---- | ---- |
| 对手计算能力 | 不合格参与者集不能重构秘密,参与者可假定为计算受限(概率多项式时间)或无限制。无限制情况下,可分为完美秘密共享(不合格子集无秘密信息)和非完美秘密共享(可能泄露部分秘密信息)。 |
| 故障性质 | 允许部分份额被读取或修改。被动故障下份额只能读不能写;主动(拜占庭)故障下份额可能被恶意修改。容忍主动故障需防作弊和可验证性。还存在移动故障,不同时间不同子集可能故障。 |
| 故障数量 | 主要有阈值模型(n 个参与者中最多 t 个故障)和访问结构模型(完全列举非故障参与者子集)。 |
| 重构过程属性 | 主要考虑匿名性和线性。匿名秘密共享方案无需知道份额所有者就能确定秘密;线性秘密共享方案中秘密是合格份额的线性组合,也有非线性方案被研究。 |

本文聚焦于通用访问结构上的被动非完美秘密共享。非完美性的一个主要优势是份额大小较小,这对任何秘密共享方案都很关键,因为份额大小增加会大幅提高通信复杂度。对于完美秘密共享,份额大小至少要和秘密一样大;而存在非完美方案,份额大小小于秘密大小。

2. 通用非完美秘密共享(NS
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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