21、标准模型下高效无证书签名方案解析

标准模型下高效无证书签名方案解析

在当今的数字安全领域,签名方案的安全性和效率至关重要。无证书签名方案(CLS)作为一种重要的签名方案,在标准模型下的高效性和安全性一直是研究的热点。本文将深入探讨一种新的高效无证书签名方案,分析其原理、优势以及安全性。

现有方案的不足

早期使用Waters哈希函数的构造方案存在效率问题,并且其中部分方案易受Xia等人提出的攻击,攻击者可修改有效签名的公钥。Yum - Lee提出的通用转换方法,虽然可用于构造无证书签名方案,但最终的CLS方案效率比所选的基于身份的签名(IBS)和标准签名(SS)之和还要差,且Hu等人指出该技术对I型伪造者不安全,修改后效率又有所损失。因此,设计一个在标准模型下真正高效且安全的CLS方案仍是一个待解决的问题。

新方案的贡献

新方案将Boneh - Boyen(BB)标准签名与Pointcheval - Sanders(PS)签名相结合。具体来说,PS签名中使用的生成器对应一个包含主密钥和用户身份的BB签名。通过在签名中添加一个元素,得到一个唯一的配对方程,可同时验证CLS的有效性和相关公钥的有效性,避免了使用其他标准签名方案时需要两个方程的情况。

新方案的所有参数大小恒定,计算时间高效,是目前标准模型下最有效的CLS方案。以下是新方案与其他现有标准模型下安全的CLS方案的详细对比:
|方案|签名大小|公钥大小|签名时间|验证时间|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|[10]|3|G| |(nu + nm + 5)|G| |5E + ( nu+nm / 2 + 3)MG|6P + nu+nm / 2 MG

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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