2、深入解析Beth身份识别方案的安全性

深入解析Beth身份识别方案的安全性

在当今数字化时代,身份识别方案的安全性至关重要。本文将详细介绍几种身份识别方案,包括其定义、安全性要求以及相关证明,旨在帮助读者更好地理解和应用这些方案。

1. 身份识别方案的安全性定义

首先,我们需要明确身份识别方案在不同攻击类型下的安全性定义。对于身份识别方案 (IS = (KG, P, V)),其中 (KG) 是密钥生成算法,(P) 是证明者算法,(V) 是验证者算法。我们考虑三种攻击类型:被动攻击、主动攻击和并发攻击。

对于 (x \in { passive, active, concurrent }),如果对于任何算法 (A = (Av, Ap)),都有 (Prob[b\leftarrow Exp_{IS,A}^x(1^{\sigma}) : b = 1] \leq \epsilon),其中 (\epsilon) 是关于安全参数 (\sigma) 的可忽略函数,那么我们称 (IS) 对于类型 (x) 的冒充攻击是安全的。

这里,(Exp_{IS,A}^{passive}(1^{\sigma})) 可以通过将 (Exp_{IS,A}^{active}(1^{\sigma})) 步骤 3 中的 “((tr, out)\leftarrow(P(pk, sk)\leftrightarrow Av(pk)))” 替换为 “((tr, out)\leftarrow(P(pk, sk)\leftrightarrow V (pk)))” 快速得到。

需要注意的是,一个对并发攻击(或主动攻击)安全的身份识别方案,也对主动攻击(或被动攻击)安全。同时,我们还关注证明者和验证者算法的时间复杂度,以及身份识别方案的通

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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