23、高效的命名数据非对称索引封装方案

高效的命名数据非对称索引封装方案

1. 剩余哈希引理
  • 通用哈希函数定义 :函数集合 $H$ ,其函数形式为 $U \to V$ ,若对于任意 $x, x’ \in U$ 且 $x \neq x’$ ,满足 $Pr_{H \leftarrow H}[H(x) = H(x’)] = \frac{1}{|V|}$ ,则称 $H$ 是通用的。
  • 剩余哈希引理(块源) :设 $H$ 是函数 $H: U \to V$ 的通用集合,$X = (X_1, X_2, \ldots, X_q)$ 是 $(q, k)$ - 块源,其中 $k \geq \log |V| + 2 \log(1/\epsilon) + \Theta(1)$ 。那么分布 $(H_1, H_1(X_1), H_2, H_2(X_2), \ldots, H_q, H_q(X_q))$ (其中 $(H_1, H_2, \ldots, H_q) \leftarrow H^q$ )与 $(H \times V)^q$ 上的均匀分布是 $\epsilon q$ - 接近的。
2. 安全模型定义
2.1 直观理解

在正式构建安全模型之前,需要明确 AIE 应抵御的攻击以及期望具备的属性:
- 封装头的匿名性 :若 $Enc(pp, x)$ 不泄露关于 $x$ 的任何信息,则 AIE 方案是匿名的。
- 令牌功能的隐私性 :形式化这一概念并不直接,因为对手可以进行猜测攻击。若对手知道令牌来自一个

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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