20、量子抗性数字签名方案综述

量子抗性数字签名方案综述

1. 量子抗性数字签名概述

量子抗性数字签名方案是一类对运行基于量子算法的量子计算机攻击不太敏感的加密数字签名。它们不依赖量子特性来抵御攻击。目前有十多种此类方案,而美国国家标准与技术研究院(NIST)第二轮评估的九个非对称候选方案中的一个或多个,有可能成为最终的NIST联邦标准。这些候选方案按字母顺序排列如下:
- CRYSTALS - Dilithium
- FALCON
- GeMSS
- LUOV
- MQDSS
- Picnic
- qTESLA
- Rainbow
- SPHINCS+

此外,还有至少三种主要的量子抗性数字签名方案未满足NIST的提交标准,分别是Leighton - Micali Signatures(LMS)、eXtended Merkle Signature Scheme - MT(XMSS)和Blockchained Post - Quantum Signatures(BPQS)。其中前两种是有状态的,在数据恢复操作中若处理不当可能会引发问题;BPQS采用了一种相对未经充分测试的混合方法,称其为有状态和无状态之间的桥梁。

2. 各候选方案介绍
2.1 CRYSTALS - Dilithium

CRYSTALS(代数格密码套件)包含两个基于格的密码原语:Kyber(一种CCA安全的密钥封装机制)和Dilithium(一种EUF - CMA强安全的数字签名算法)。

Dilithium基于模块学习带误差(MLWE)问题,可看作是无结构的学习带误差(LWE)和结构化的环学习带误差(RLWE

【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代码实现)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代码实现,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与故障诊断的工程师,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与特征学习方法;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码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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