23、基于多通道广播加密的定长密文属性基加密

基于多通道广播加密的定长密文属性基加密

1. 引言

当前,密码学正开启第二个发展阶段,即“现代密码学时代”。在这个时代,众多先进的密码方案不断涌现和改进,具备了新的、有时甚至非常复杂的特性。例如,在许多现代应用中,需要更强、更灵活的数据加密能力,能够根据特定策略对消息进行加密,只有拥有满足该特定策略属性的接收者才能解密加密消息。

属性基加密(ABE)正是为解决这一问题而提出的。它是传统公钥加密的扩展,加密和解密阶段基于用户的属性。ABE 有两种变体:密文策略属性基加密(CP - ABE)和密钥策略属性基加密(KP - ABE)。在 CP - ABE 方案中,秘密密钥与一组属性相关联,密文与属性全集上的访问策略(结构)相关联。只有当用户的秘密密钥所关联的属性集满足密文的访问策略时,用户才能解密给定的密文。而在 KP - ABE 方案中,访问策略与秘密密钥相关,属性集与密文相关。

本文主要关注 CP - ABE,它可用于付费电视系统等,其中密文的大小至关重要。更具体地说,我们关注私有 CP - ABE,其加密阶段是私有的,需要使用一些秘密密钥(与公共 CP - ABE 不同,公共 CP - ABE 中任何人都可以加密消息),这种情况非常适合付费电视场景,因为只有内容广播者需要进行加密操作。

1.1 相关工作

自 2005 年属性基加密被提出以来,有大量论文提出了各种 ABE 方案。一些作者引入了具有定长密文的 KP - ABE 方案,还有工作扩展了 Sahai 和 Waters 的工作,提出了支持更细粒度访问控制的方案,后续工作还考虑了非单调访问结构以处理属性的否定。借助多线性映射和密码混淆技术,构建了支持通用访问结构的 ABE 方案,但其

【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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