54、密文策略属性基代理重加密与应用层攻击混合检测技术

密文策略属性基代理重加密与应用层攻击混合检测技术

密文策略属性基代理重加密

在密码学领域,密文策略属性基代理重加密(Ciphertext Policy Attribute-Based Proxy Re-encryption)是一种重要的加密技术,它在数据的访问控制和安全共享方面有着广泛的应用。

  1. 相关基础计算

    • 当 (L_i = v_{i,k_i}) 是属性值时,(D’ i = (g^{r_i}_2 T^{t_i} {i,k_i}g^d_3, g^{t_i}) = (B^{r_i}T^{t_i} {i,k_i}B^d, g^{t_i}) = (B^{r’_i + d’}T^{t_i} {i,k_i}, g^{t_i}))。
    • 当 (L_i = \neg att_i) 是负属性时,(D’_i = (g^{r_i}_2 A^{t_i}_i g^d_3, g^{t_i}) = (B^{r_i}A^{t_i}_i B^d, g^{t_i}) = (B^{r’_i + d’}A^{t_i}_i, g^{t_i}))。
    • (F_i) 组件的计算方式类似,最后计算 (C),它是 (E(g^d)) 在访问策略 (W) 下的密文。重加密密钥 (R_{K_{L\rightarrow W}} = \langle L, W, D’ 0, {D’_i, F’_i} {1\leq i\leq n}, C\rangle)。
  2. 计算优化

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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