43、基于多可信机构的身份基加密的安全性与匿名性

基于多可信机构的身份基加密的安全性与匿名性

1. 引言

身份基加密(IBE)的概念最早由Shamir提出。在基于身份的密码学(IBC)中,像电子邮件地址或IP地址这样的任意标识字符串都可作为用户的公钥,而对应的私钥则由拥有系统主密钥的可信机构(TA)生成。例如,若Alice想给Bob加密消息,她只需知道Bob的标识符和系统公参即可。这种方式消除了公钥密码学中的证书及相关处理和管理开销。

直到Cocks的工作,以及Sakai、Ohigishi和Kasahara与Boneh和Franklin基于配对的解决方案出现后,才产生了高效且安全的IBE构造。Boneh和Franklin还提出了IBE的首个安全模型,并给出了在随机预言模型中安全的方案。此后,人们对IBE及相关密码原语的兴趣激增。

1.1 动机与贡献

历史上,匿名加密源于移动通信场景。在标准公钥环境中,实体B通过无线网络向用户A发送用A的公钥加密的消息密文(反之亦然)。A和B通常希望对能看到网络上所有密文的窃听者隐藏自己的身份。只有当密文不泄露用于创建它的公钥信息时,这才有可能实现,此概念在文献中被形式化为密钥隐私。

若使用IBE方案而非标准公钥方案,对应的概念是接收者匿名性,即密文不应泄露(预期)接收者的身份。在这种情况下,通常假设存在一个为系统中所有用户颁发密钥的全局TA,且所有密文都使用该TA的公参创建。除少数情况外,目前提出的IBE安全模型大多考虑单TA场景。

然而,也可设想存在多个独立TA(可能共享一些公共系统参数)的场景。在某些应用中,每个用户可能只有一个由某个TA颁发的私钥;而在其他应用中,用户可能针对同一标识字符串拥有多个由不同TA颁发的私钥。在这两种

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等个技术环节,为学习掌握于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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