12、不可否认签名和确认签名的不可见性与匿名性

不可否认签名和确认签名的不可见性与匿名性

在密码学领域,不可否认签名和确认签名的不可见性与匿名性是两个重要的安全属性。本文将详细探讨这两个属性的定义、相关性质以及基于 RSA 的签名方案在这些属性方面的表现。

1. 相关性质

在讨论不可见性和匿名性之前,先介绍两个重要的性质:
- 性质 A :对于固定的密钥和不同的消息,签名看起来是随机的。具体来说,设 $k$ 为安全参数,$(pk, sk)$ 是 Gen 算法针对安全参数 $k$ 的任意输出。考虑消息空间 $M$ 上的均匀分布,那么随机变量 $Sign_{sk}(m)$ 对应的签名空间 $S$ 上的分布与均匀分布不可区分。
- 性质 B :对于固定的消息和不同的密钥,签名看起来是随机的。设 $k$ 为安全参数,$m \in M$ 是任意消息。考虑由随机化算法 Gen 诱导的密钥空间 $K$ 上的分布,那么对于根据该分布从 $K$ 中随机选择的公钥 $pk$(以及对应的私钥 $sk$),随机变量 $Sign_{sk}(m)$ 对应的签名空间 $S$ 上的分布与均匀分布不可区分。

一个与均匀分布不可区分的分布的典型例子是:设 $S$ 是所有长度为 $2k$ 的二进制字符串的集合,$N$ 是一个 $k$ 位的 RSA 模数,考虑集合 $S’ = {s \in S : gcd(s, N) = 1}$ 上的均匀分布(其中二进制字符串自然地解释为整数)。给定 $N$ 和一个输出从 $S$ 或 $S’$ 中多项式数量的随机采样元素的算法,确定采样的是哪一个集合是不可行的。

2. 广义不可见性

为了更适合我

同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值