16、提升私密消息服务效率与MIX网络可靠性的研究

提升私密消息服务效率与MIX网络可靠性的研究

私密消息服务效率提升

在私密消息服务中,为了向接收者发送消息,发送者会使用从公共目录获取的公钥对一个共同商定的值进行加密。由于加密算法的不确定性,第三方无法检查两条消息是否发送给了同一接收者。当正确的接收者使用其私钥解密消息时,能得到共同商定的值,从而知晓该消息是发送给自己的;而其他接收者使用不同私钥解密,大概率只能得到一个与商定值不同的随机数。

然而,这种技术对接收者来说成本很高,他们必须接收所有发送的消息,并对每条消息进行高成本的加密操作。为了解决这个问题,引入了隐形隐式寻址的概念。

隐形隐式寻址系统具有以下特点:
1. 系统中的每个接收者生成一对密钥 (pk, sk),第三方无法从公钥 pk 推导出私钥 sk,然后发布公钥 pk。
2. 存在一个公共寻址算法 E(pk, z),其中 z 是一个随机数,0 ≤ z < zmax,z 和 zmax 属于整数集 ZZ,该算法生成地址 α = E(pk, z)。
3. 存在一个秘密检测算法 D(sk, α),用于判断地址 α 是否属于私钥 sk。

该方案的安全性定义如下:
1. 随机生成两对密钥 (pk1, sk1)、(pk2, sk2),并将公钥 pk1 和 pk2 提供给攻击者。
2. 让一个预言机选择一个随机数 z,并为随机选择的 b ∈ {1, 2} 生成地址 α = E(pkb, z),然后将 α 提供给攻击者。
3. 让攻击者对 b 进行猜测得到 b′。如果概率 P(b = b′) = 1/2 ± ε(ε 足够小),则该方案是安全的。

一条消息由两部分组成:
-

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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