1、公钥密码学前沿:线性同态签名与新工具探索

线性同态签名与k-SIS新探

公钥密码学前沿:线性同态签名与新工具探索

公钥密码学在保障信息安全方面发挥着至关重要的作用,而线性同态签名作为其中的一个重要分支,近年来受到了广泛的关注。本文将深入探讨线性同态签名的相关内容,包括其背景、新的研究成果以及应用前景。

会议与组织概述

2011 年 3 月 6 - 9 日,第 14 届国际公钥密码学实践与理论会议(PKC 2011)在意大利陶尔米纳举行。该会议由国际密码学研究协会(IACR)赞助,共收到 103 份投稿。每篇投稿至少分配给 3 位委员会成员,若投稿作者中有程序委员会成员,则至少分配给 5 位委员会成员。经过严格评审,程序委员会最终挑选出 28 篇投稿在会议上进行展示。

会议的组织架构如下:
- 程序主席 :Rosario Gennaro(IBM 研究,美国)
- 大会主席 :Nelly Fazio(纽约市立大学,美国)、Antonio Nicolosi(史蒂文斯理工学院,美国)
- 本地安排主席 :Dario Catalano(卡塔尼亚大学,意大利)

此外,还有程序委员会、PKC 指导委员会以及众多外部评审人员参与到会议的组织和评审工作中。

线性同态签名的背景与动机

线性同态签名方案用于对定义在有限域 (F_p) 上的 (n) 维向量 (v_1, \ldots, v_k) 进行签名,每个向量对应一个签名。其线性同态性质体现在,给定这 (k) 个签名,任何人都可以生成这些向量在 (F_p) 上线性张成空间内任意向量 (v) 的签名。若难以对不在 (v

深度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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