38、如何构建无密钥托管问题的基于身份的签名

如何构建无密钥托管问题的基于身份的签名

引言

基于身份的签名(IBS)在实际应用中面临着密钥托管问题,为了解决这一问题,我们提出了无密钥托管的IBS概念,并进一步引入了用户公钥匿名性的额外属性,同时给出了具体的构造方案。

无密钥托管IBS的基本构造与安全证明
  • Blame机制 :当用户输入公共参数 param 、主公共密钥 mpk 、身份 ID 、用户公共密钥 upk 、消息 m 和签名 σ = (σ1, upk, skID) 时,用户可要求法官指责PKG。法官会要求PKG提供记录 ρ = (s, ID, upk, Pf) 。若 1 ←Vfupk(ID, s) Pf 是有效的加入证明,法官输出 upk ;否则,输出 PKG
  • 安全证明
    • 不可伪造性 :若SS是UF - CMA安全的签名方案,则该方案是不可伪造的。证明过程中,假设存在一个 (ϵ, t, qe, qs) - 敌手A,构造另一个PPT敌手B,使用A以至少 ϵ 的概率在最多 t 时间内伪造SS的签名。
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内容概要:该白皮书由IEEE发布,聚焦于电信领域大规模AI(尤其是大型电信模型,即LTMs)的发展,旨在为电信行业向6G演进提供创新解决方案。白皮书首先介绍了生成式AI在电信领域的应用潜力,强调其在实时网络编排、智能决策和自适应配置等方面的重要性。随后,详细探讨了LTMs的架构设计、部署策略及其在无线接入网(RAN)与核心网中的具体应用,如资源分配、频谱管理、信道建模等。此外,白皮书还讨论了支持LTMs的数据集、硬件要求、评估基准以及新兴应用场景,如基于边缘计算的分布式框架、联邦学习等。最后,白皮书关注了监管和伦理挑战,提出了数据治理和问责制作为确保LTMs可信运行的关键因素。 适合人群:对电信行业及AI技术感兴趣的科研人员、工程师及相关从业者。 使用场景及目标:①理解大规模AI在电信领域的应用现状和发展趋势;②探索如何利用LTMs解决电信网络中的复杂问题,如资源优化、频谱管理等;③了解LTMs在硬件要求、数据集、评估基准等方面的最新进展;④掌握应对LTMs带来的监管和伦理挑战的方法。 其他说明:白皮书不仅提供了理论和技术层面的深度剖析,还结合了大量实际案例和应用场景,为读者提供了全面的参考依据。建议读者结合自身背景,重点关注感兴趣的具体章节,如特定技术实现或应用案例,并参考提供的文献链接进行深入研究。
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