22、关于HFEv - 签名原语的差分安全性分析

关于HFEv - 签名原语的差分安全性分析

1. HFEv与HFEv - 的基本特性

HFEv在算法1所提供的参数下,可证明没有非平凡的差分对称结构。不过,对多项式$f$的单项式的$q$次幂所做的限制,会降低密钥空间的熵,并且可能会使所需的醋变量数量增加到不安全或不可取的水平。但即便有这些限制,密钥空间仍有足够的熵,并且能实现针对差分对称攻击的可证明安全性。这些限制只是该技术的一个基线,小规模示例实验表明,即使要求满足HFE度界的每个可能单项式都有非零系数,广义算法仍仅输出平凡解,从而能以最小的熵损失实现可证明的安全性。

HFEv - 是HFEv的自然扩展。HFEv生成的系统中的每个非零项也存在于HFEv - 生成的系统中,不过还会有一些额外的项。选择一个基,其中一个减投影示例是一个$q^2$次的多项式。对于第$i$行,当$w$不是$\alpha + n$或$\beta + n$($n < 2$)的幂时,$(i, w)$项为$\alpha_{i,j}m_{q^w - j} = 0$;对于第$s$行,当$w$不是$\beta + n$或$r + n$($n < 2$)的幂时,$(s, w)$项为$\beta_{r,s}m_{q^w - r} = 0$。

可以利用这些关系以及HFEv系统中描述的关系,使用算法2创建$m_{0,0}$上所有非零区域的集合列表。每个集合包含可能非零的索引,因此不在该集合中的项肯定等于零。通过取所有集合的交集,可以找到子矩阵$m_{0,0}$的非零项的最终位置。在实际取值情况下,得到的唯一非零值是$m_0$,这使得矩阵$M$是由对角矩阵组成的块矩阵,从而为抵御对称攻击提供了安全性。

2. 算法介绍

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)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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,重点介绍了一种基于Matlab代码实现的数值求解方法,旨在有效处理带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Consistent Mean Field Equilibrium)求解挑战。文中详细阐述了解法器的设计思路、算法实现流程及其在复杂系统建模中的应用,强调通过数值仿真验证方法的有效性和鲁棒性。此外,文档还列举了多个相关科研方向与Matlab仿真实现案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该解法器在跨学科研究中的潜在价值。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、电力系统优化或相关领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①研究大规模随机系统中均衡解的数值求解方法;②开发适用于延迟动态系统的平均场博弈模型;③借助Matlab平台实现复杂优化算法的仿真与验证;④拓展博弈论方法在能源、交通、通信等领域的实际应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,深入理解算法实现细节,并参考所列相关研究方向进行扩展实验。同时,可利用附带的网盘资源获取完整代码与数据,便于复现实验结果,进一步开展创新性研究。
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