28、可撤销匿名性:原理、方案与安全分析

可撤销匿名性:原理、方案与安全分析

1. 引言

在匿名通信服务中,如何在保障用户匿名性的同时,又能在必要时追踪可疑消息的发送者,是一个重要的问题。本文将介绍一种可撤销匿名性的方案,该方案结合了阈值组签名、盲签名和阈值原子代理重加密等密码学原语,旨在实现完全可追溯性和完全匿名性的平衡。

2. 基本概念

2.1 可疑消息

被执法机构(L)请求的消息被称为“可疑”消息。判断消息是否“可疑”可以基于接收者的地址(如IP地址、URL等)或消息内容。

2.2 需求总结

该方案需要满足以下属性:
1. 能够披露任何给定“可疑”消息发送者的身份,且无需依赖发送者的帮助。
2. 撤销操作应仅对单个用户ID进行去匿名化,不影响其他用户的匿名性(除了匿名集大小减1)。
3. 基于用户ID和“可疑”消息之间的链接,任何实体(用户本身或撤销过程中涉及的实体)都不能对ID进行虚假陈述。
4. 出于隐私原因,ID和“可疑”消息之间的链接不得透露给除L以外的任何实体。特别是,匿名器不得了解有关ID的任何信息。
5. 撤销方案必须与匿名服务的信任模型兼容,即n个匿名器中至少k个必须合作才能对某个用户进行去匿名化,且少于k个匿名器是恶意的。

3. 相关工作

3.1 Mix网络方法

[Golle04]描述了一种Mix网络方法,允许Mix证明自己不是给定“可疑”消息的发送者,但无法识别真正的发送者。

3.2 基于票证的认证系统

[BeFK01]的基于票证的认证系统基于盲签名,旨在防止洪泛攻

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
评论
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