56、后量子密码学中的签名方案解析

后量子密码学中的签名方案解析

1. 后量子密码学基础

在量子计算的威胁下,传统依赖因子分解或离散对数难题的签名方案安全性受到挑战。为了实现后量子世界的安全,需要基于其他假设构建签名方案。虽然可以基于学习误差(LWE)假设构建签名方案,但这类方案较为复杂,因此我们探索基于哈希函数的签名方案。现有的密码哈希函数,如SHA - 3,被认为即使在量子算法攻击下也具有安全性,这为构建后量子签名提供了有前景的途径。

基于哈希函数的签名方案具有诸多优势:
- 无需数论假设:与公钥加密方案不同,它能在无任何数论假设的情况下构建签名。
- 可基于单向函数:其思想可用于在单向函数存在的最小假设下构建签名方案。
- 不依赖随机预言机:与以往的构建方案不同,这里的方案不依赖随机预言机。
- 效率更高:相比依赖数论假设的方案,基于哈希函数的签名方案效率更高。

2. Lamport签名方案
2.1 一次性签名方案概念

我们从一次性签名方案开始研究基于哈希函数的签名方案。一次性签名方案在使用给定私钥仅签署单个消息时是“安全”的。这种方案适用于某些特定应用,同时也是实现更强安全概念签名方案的有用构建块。

定义一次性签名实验 Sig - forge1 - timeₐ,ₚₒₗᵧ (n) 如下:
1. 运行 Gen(1ⁿ) 生成密钥对 (pk, sk)
2. 敌手 A 获得公钥 pk ,向签名预言机 Signₛₖ(·)

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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