8、明文感知概念之间的关系

明文感知概念之间的关系

1. PA2与单向性意味着有限消息空间

在之前的证明中,我们对加密方案添加了有限消息空间这一条件。乍看之下,这似乎是一个不合理的限制,但在考虑混合加密方案时,并非如此。实际上,对于一个单向加密方案要实现PA2明文感知,有限消息空间是必要的。这意味着许多混合加密方案,至少在将消息空间定义为所有比特串的集合 ${0, 1}^*$ 时,无法达到这种安全级别。不过,我们的证明并不排除一个方案具有PA2I明文感知、OW - CPA安全且拥有无限消息空间的可能性。

定理2 :设 $\Pi = (G, E, D)$ 为一个加密方案。若 $\Pi$ 是PA2且具有无限消息空间,则它不是OW - CPA安全的。

为证明该定理,我们采用特定的证明技术。此技术借助一个特定的明文创建者 $P$ 逐位向密文创建者 $A$ 泄露密文 $C^ $ 的值,且保证 $C^ $ 不在 $Clist$ 中出现。之后,明文创建者可对 $C^*$ 进行解密查询以获取底层消息,并通过再次向明文创建者查询来验证消息的有效性。由于该系统允许密文创建者仅通过与多项式时间的明文提取器交互就能解密任意密文,所以该加密方案并非单向的。

证明步骤
1. 假设 :为简化证明,假设消息空间 $M = {0, 1}^ $。任何密文的长度受安全参数 $\lambda$ 和对应明文长度的多项式 $f(\lambda, |m|)$ 限制,$f$ 的上界为加密算法 $E$ 的运行时间。设 $l_0 = f(\lambda, \lambda) + \l

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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