22、标准模型下的高效无证书签名方案

标准模型下的高效无证书签名方案

1. 方案概述

Pointcheval - Sanders签名方案的安全性可防止对手为目标用户的新消息伪造有效签名。在效率方面,使用BB和PS签名方案时,它们在无证书环境中完全兼容,可将验证方程安排为仅一个配对方程,以直接验证用户的整个公钥和给定签名的有效性。

2. 详细构造

该无证书签名(CLS)方案的详细构造如下:
1. Setup(1λ) :算法以安全参数λ为输入,生成双线性映射组系统$(p, G, \tilde{G}, G_T, g, \tilde{g}, e)$。随机选取$s, x, y \gets Z_p^ $,公共参数$param$为$param = (g, \tilde{g}, \tilde{S} = \tilde{g}^s, \tilde{X} = \tilde{g}^x, \tilde{Y} = \tilde{g}^y, X = g^x, Y = g^y)$,主秘密密钥$msk = s$。
2.
Partial - Private - Key - Extract :输入为$param$、$msk = s$和用户$i$的身份$ID_i$(假设$ID_i \in Z_p^ $),返回用户$i$的部分私钥$D_{ID_i} = (D_{1,i}, D_{2,i}, D_{3,i}) = (g^{\frac{x}{s + ID_i}}, g^{\frac{y}{s + ID_i}}, g^{\frac{1}{s + ID_i}})$。
3. Set - Secret - Value

【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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