Sanitizable signatures(净化签名) 和 Redactable signatures(可修订签名)

本文探讨可延展签名方案(MSS),包括净化签名(SSS)与可修订签名(RSS)。理解如何在授权下修改签名,确保消息真实性的同时支持内容删除与更新。

可延展签名方案(Malleable signature schemes ,MSS)允许第三方以受控的方式修改签名数据,并在授权更改后仍然保持有效的签名,即已更改的消息的真实性仍然可以验证。
MSS通常包括:

  1. 净化签名(Sanitizable signatures,SSS):允许授权的半可信审查者(Sanitizer)在不与原始签名者交互的情况下,以有限和可控的方式修改签名消息的部分内容。
  2. 可修订签名(Redactable signatures,RSS):在不与签名人交互的情况下,签名持有人(修订者)可删除已签名数据中的子数据,并计算修订后数据的有效签名。

RSS允许从签名文档中删除某块数据,而SSS允许将某块内容进行更改。
和RSS相比,SSS中的Sanitizer拥有自己的密钥。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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