46、基于属性密码学的匿名凭证高效属性证明

基于属性密码学的匿名凭证高效属性证明

1. 引言

随着电子身份识别的广泛应用和用户隐私需求的增加,匿名凭证成为当前认证技术的研究热点。除了基本的匿名性外,属性证明在匿名凭证系统中也起着重要作用。用户可以通过匿名属性证明,在不泄露身份的情况下,向验证者证明其凭证中包含某些属性。

目前的匿名凭证中,属性证明通常使用知识证明算法,但这些方案的计算复杂度和证明长度与证明中包含的属性数量呈线性关系。为解决这一问题,前人提出了一些方案,但仍存在不足。例如,有的方案计算复杂度与有限属性的总数呈线性关系,有的方案虽然计算复杂度与属性数量无关,但公共参数规模过大,难以在资源受限的环境中应用。

基于属性的签名(ABS)为构建匿名凭证中的高效属性证明提供了新思路。在ABS中,用户的秘密密钥包含一些属性信息,使得签名可以被验证为由持有特定属性的用户生成,同时隐藏真实生成者的身份。虽然ABS只能支持二进制属性值,但可以将有限属性转换为多个二进制属性来解决这个问题。

2. 主要贡献

本文提出了一种使用基于属性签名的恒定复杂度属性证明的匿名凭证系统。主要思路是将ABS秘密密钥作为基于属性的令牌,并将字符串属性与之绑定。有限属性的证明可以通过ABS方案的签名协议提取,而字符串属性可以使用知识证明来证明。

与现有方案相比,本方案具有以下优势:
- 支持阈值关系证明 :通过使用ABS,方案可以支持阈值关系的证明,并可扩展到一般谓词,使方案在基于属性的访问控制系统中更加灵活。
- 计算复杂度优势 :对于阈值谓词,计算复杂度与可能的有限属性总数无关。

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与函数逼近,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与滑动窗口分割,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,还通过预测值与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、训练与验证流程;其三是基于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与异常处理机制。 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层与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与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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