4、超奇异曲线同构的量子抗性密码系统探索

超奇异曲线同构的量子抗性密码系统探索

在当今数字化时代,密码系统的安全性至关重要。随着量子计算技术的发展,传统密码系统面临着前所未有的挑战,因此寻找量子抗性的密码系统成为了研究的热点。本文将深入探讨基于超奇异曲线同构的量子抗性密码系统,包括密钥交换、公钥加密等方面的内容,并对相关算法和安全性进行详细分析。

1. 密钥交换与公钥加密
1.1 密钥交换协议

密钥交换是密码系统中的关键环节,它允许通信双方在不安全的信道上安全地共享一个秘密密钥。在基于超奇异曲线同构的密钥交换协议中,首先固定一些公共参数,包括定义在 (F_{p^2}) 上的超奇异曲线 (E_0),以及生成 (E_0[\ell_A^{e_A}]) 和 (E_0[\ell_B^{e_B}]) 的基 ({P_A, Q_A}) 和 ({P_B, Q_B})。

  • Alice 的操作 :Alice 随机选择两个元素 (m_A, n_A \in_R \mathbb{Z}/\ell_A^{e_A} \mathbb{Z}),且不同时被 (\ell_A) 整除。然后计算一个同构 (\varphi_A : E_0 \to E_A),其核为 (K_A := \langle [m_A]P_A + [n_A]Q_A \rangle)。同时,计算基 ({P_B, Q_B}) 在秘密同构 (\varphi_A) 下的像 ({\varphi_A(P_B), \varphi_A(Q_B)}),并将这些点和 (E_A) 发送给 Bob。
  • Bob 的操作 :Bob 类似地随机选择 (m_B, n_B \in_R \mathbb
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)与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与稳定性,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与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为智能制造与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,重点关注参数优化与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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值