7、陈识别协议的全面密码分析与新协议改进

新零知识识别协议的密码分析与改进

陈识别协议的全面密码分析与新协议改进

1. 对抗攻击的对策

在密码学中,为了保障协议的安全性,需要对各种可能的攻击方式采取有效的对策。常见的攻击方式有支持攻击和线性攻击,下面将分别介绍针对这两种攻击的防御方法。
- 抵御支持攻击 :支持攻击利用了 (s \sim sP) 这一特性。为了抵御这种攻击,可以采用一种简单的修复方法,即使用 (GL_m(q)) 中的矩阵 (Q) 和 (GL_n(GF(q))) 中的矩阵 (P),通过乘积 ( ) 对 (s) 进行处理,而不是仅仅使用矩阵 (P)。由于任意向量都可以通过这种方式转换为具有相同秩的任意向量,因此支持攻击将无法实施。这种改变也会影响 (c’),此时 (c’ = H(Q * xP)^t),(w) 变为 (x + Q^{-1}sP^{-1})。当 (b = 0) 时,证明者需要发送 (Q) 和 (P),而不仅仅是 (P)。需要注意的是,验证过程不会受到影响,因为 ((Q * x)P = Q * (xP))。不过,这种修复方法对线性攻击无效。
-
抵御线性攻击 *:线性攻击利用了陈协议中 (Hx^t) 是线性方程这一特性,该方程会简化其他线性方程。为了修复这一问题,可以将 (c’ = Hx^t) 替换为非线性方程。这里使用 (c = hash(x)),其中 (hash) 是哈希函数,这样可以确保无法从 (c) 中获取任何信息。

2. 新协议介绍

由于陈协议的零知识证明存在缺陷,容易受到攻击,因此提出了一种新的协议。该协议采用了正确的掩码和哈希函数,确保了零知识证明的正确性。它可以看作是斯特恩SD协议在秩距离背景下的改进,具有与斯特

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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