3、多变量公钥密码系统的通用故障攻击与超奇异椭圆曲线同构量子抗性密码系统

多变量公钥密码系统的通用故障攻击与超奇异椭圆曲线同构量子抗性密码系统

多变量公钥密码系统的通用故障攻击

多变量公钥密码系统(MPKC)在密码学领域有着重要地位,然而,它也面临着故障攻击的威胁。

在故障攻击中,针对不同类型的系统有不同的攻击效果。以下是在对 r 进行故障攻击时,恢复中心映射或密钥所需消息数量的对比:
|类型| #(x, y) | 恢复内容 |
| ---- | ---- | ---- |
| Big Field | 2(n + 1)(n + 2) | 隐藏的 (g_{m - u_1 + 1}, \cdots, g_m) |
| STS | (n - u_1 + 1) | S 的一部分 |

即使方案不是类似 UOV 的,信息 (D^{-1}C) 对于防止秩攻击也是必要的。当秩攻击的秩为 R 时,对 r 的故障攻击会将秩攻击的秩降低到 (R - u_1),这削弱了系统对秩攻击的安全性。在 “vinegar” 情况中,信息 (D^{-1}C) 足以发现原始方案,故障攻击会将具有 u 个随机值的 “vinegar” 减少到具有 (u - u_1) 个随机值的 “vinegar”。特别地,如果 (u = u_1),则可以恢复原始方案中的多项式,进而可以直接对原始方案进行攻击。

为了应对这些故障攻击,有一些简单的对策:
- 针对 G 的故障攻击 :攻击需要从随机选择的消息 y 导出的多个签名 <

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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