20、基于准二元戈帕码的McEliece密码系统实现与高效阈值加密方案

基于准二元戈帕码的McEliece密码系统实现与高效阈值加密方案

在当今的信息安全领域,密码系统的安全性和效率是至关重要的研究方向。本文将介绍基于准二元戈帕码的McEliece密码系统实现,以及从有损陷门函数构建高效阈值公钥加密(TPKE)方案。

基于准二元戈帕码的McEliece密码系统
误差定位多项式根查找算法

在McEliece密码系统中,误差定位是一个关键步骤。传统的Berlekamp跟踪算法和Chien搜索存在一些缺点,例如复杂度高,且在找到根后需要在支持序列中定位根以确定误差位置。而直接在支持集上评估误差定位多项式可以直接知道元素位置,从而直接纠正密文中的对应位。在穿孔码的情况下,Horner方案是唯一能降低简单评估方法计算成本的算法。其复杂度不依赖于域的扩展度,而是取决于可能的根候选数n。

找到误差定位多项式σ(x)的根L∗i后,对σ(x)进行多项式除法,除以(x - L∗i)。具体操作步骤如下:
1. 计算所求多项式y(x)的系数yt - 2。
2. 在每个迭代步骤j中,使用前一个系数yt - j + 1计算yt - j = yt - j + 1L∗i + σt - j。
3. 整个过程需要t - 3次乘法和t - 2次加法来将t次多项式除以x - L∗i。

这样做的主要优点是每次找到根后,误差定位多项式的次数降低,后续评估步骤所需的操作减少。

KIC - γ转换的实现

Kobara - Imai的特定转换γ的实现需要选择两个参数:随机值r的长度和公共常量Const的长度。r的长度应等于所使用哈希函数的输出长度,这里选择了Blue Midnight Wish(BM

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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