22、身份识别方案与数字签名的安全构建

基于身份识别的数字签名构建

身份识别方案与数字签名的安全构建

1. 身份识别方案概述

哈希 - 签名范式在处理与RSA问题类似的原语时效果良好,但对于其他原语则表现不佳。因此,我们需要研究另一种签名方案构建范式,即对身份识别协议应用著名的Fiat - Shamir启发式方法。

身份识别协议本质上是一种加密协议,它允许证明者向验证者证明其声称的身份是正确的。从技术上讲,该协议允许证明者向验证者证明其具有某种加密能力。只有当这种特定的加密能力与某个身份相关联时,我们才能实现身份识别。这种加密能力可以有多种形式,例如解密密文或签署消息的能力。但对于设计签名方案的目的而言,简单地让验证者提出密文或消息作为挑战,证明者进行解密或签名响应的协议并不适用。

我们将研究一类特殊的身份识别协议,其具有特殊的形式:证明者首先做出承诺,验证者从某个集合的均匀分布中采样一个挑战,证明者进行响应,然后验证者决定接受或拒绝。

需要强调的是,这些身份识别协议本身的实用性有限。在加密环境中,身份识别通常需要与其他加密上下文(如安全通道或交易)相关联。通常,这些身份识别协议需要通过引入某种关联数据来增强,以支持这些应用。而且,我们讨论的安全概念可能仅适用于签名方案的构建和安全证明。

2. 身份识别方案的定义

一个身份识别方案 id = (B, IK, II, IR, IV) 由一组挑战 B 和四个算法组成:
- 密钥生成算法 IK :无输入,输出验证密钥 ivk 和秘密密钥 isk

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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