7、私钥加密:计算安全与语义安全解析

私钥加密:计算安全与语义安全解析

1. 放松条件的必要性

计算保密性对完美保密性进行了两个方面的放松。其一,保密性仅针对高效的对手(即运行时间为多项式的对手)提供保证;其二,保密性可能会以极小的概率“失效”。这两个放松条件对于实现实用的加密方案至关重要,特别是对于规避完美保密加密的负面结果。

假设存在一个加密方案,其密钥空间 (K) 的大小小于消息空间 (M) 的大小(如之前所讨论,这意味着该方案无法实现完美保密)。无论该加密方案如何构建,都会面临以下两种攻击:
- 暴力破解攻击 :给定一个密文 (c),对手可以使用密钥空间 (K) 中的所有密钥 (k) 对 (c) 进行解密,从而得到一个 (c) 可能对应的所有消息的列表。由于该列表不可能包含消息空间 (M) 中的所有消息(因为 (|K| < |M|)),这种攻击会泄露一些关于被加密消息的信息。此外,如果对手进行已知明文攻击,得知密文 (c_1, \ldots, c_{\ell}) 分别对应消息 (m_1, \ldots, m_{\ell}),那么对手可以再次尝试用所有可能的密钥对这些密文进行解密,直到找到一个密钥 (k),使得对于所有的 (i) 都有 (Dec_k(c_i) = m_i)。之后,对于一个加密未知消息 (m) 的密文 (c),几乎可以确定 (Dec_k(c) = m)。这种暴力破解攻击使对手在时间 (O(|K|)) 内“成功”的概率约为 1。
- 随机猜测攻击 :同样假设对手得知密文 (c_1, \ldots, c_{\ell}) 分别对应消息 (m_1, \ldots, m_{\ell}),对手可以随机猜测一个均匀分布的密钥 (k \in

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
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