35、密码学新方案:ID - SP - M4M与p - 多项式重建公钥系统

密码学新方案:ID - SP - M4M与p - 多项式重建公钥系统

在当今数字化时代,密码学的重要性不言而喻,它为信息的安全传输和存储提供了坚实的保障。本文将介绍两种不同的密码学方案,分别是基于双线性映射的ID - SP - M4M多消息方案和基于p - 多项式重建问题的新公钥密码系统。

ID - SP - M4M多消息方案

在一些场景中,基于身份的密码系统表现出色,因为可以从对方的身份推导出其公钥。下面从效率方面对比ID - SP - M4M方案和Tada的方案。
- 密钥大小 :Tada的原始方案是指定顺序的。为了实现顺序灵活性,每个签名者需要准备多个不同推荐大小的私钥。例如,假设有5个签名者,为了保持与1024 - IF(整数分解)难度相同的安全级别,除了一个基本私钥外,每个签名者还需分别准备大小为1604位、1626位、1641位和1653位的其他四个密钥。而在ID - SP - M4M方案中,对于相同的安全级别,密钥大小不需要超过1024位,并且每个签名者对于任何可能的签名顺序只需要一个静态私钥。
|方案|密钥数量|密钥大小|
| ---- | ---- | ---- |
|Tada方案|多个|1604位、1626位、1641位、1653位及基本私钥|
|ID - SP - M4M方案|1个|不超过1024位|

  • 验证计算 :最常用的配对选择是Weil配对和Tate配对,两者都可以用Miller算法计算,但Tate配对通常比Weil配对更易于高效实现。根据一些最新结果,估计Weil配对的计算时间大约是G2中指数运算的10倍。因此,当
【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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