25、外包加密与身份识别安全增强技术解析

外包加密与身份识别安全增强技术解析

在当今的信息安全领域,外包加密和身份识别协议的安全性至关重要。本文将深入探讨ABE(基于属性的加密)的外包加密以及身份基识别(IBI)协议的安全增强技术。

1. ABE外包加密技术
1.1 外包加密流程

在云计算环境中,ABE的外包加密利用MapReduce技术进行安全增强。其主要流程如下:
- 计算CTMR:首先计算CTMR = ({Ey0 = ∑ni=1 E(i)y0 = gqy(0), Ey1 = ∑ni=1 E(i)y1 = H(attr(y))qy(0)}y∈YU)。
- 归约函数:外包加密的归约函数可描述为Reduce({(TU, CT(i)MR)}ni=1) → CTMR。
- 密文返回:最后将密文CTMR发送回用户。

1.2 解密过程

用户执行递归解密算法。假设CT = (CTU, CTMR)是根据与SK对应的策略进行加密的,则解密按自下而上的方式进行:
- 叶节点解密 :对于混合访问树TU ∧ Tθ中的每个叶节点y,设i = attr(y),解密公式为:
Fy = e(Ey0, di0) / e(di1, Ey1) = e(gqy(0), grH(i)ri) / e(gri, H(attr(y))qy(0)) = e(g, g)rqy(0)
- 内部节点解密 :对于每个内部节点y,设Sy是一个任意的ky大小的子节点z的集合,使得Fz ≠ ⊥。如果不存在这样的集合,则该节点不满足条件,函数返回⊥。解密公式为:
Fy = (∏z∈Sy Fz

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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