19、如何泄露秘密:环签名的理论与应用

如何泄露秘密:环签名的理论与应用

1. 引言

1991 年,Chaum 和 van Heyst 引入了群签名方案的概念。在群签名方案中,一个可信的群管理员预先定义某些用户组,并向其成员分发专门设计的密钥。成员可以使用这些密钥代表其所在的组匿名签署消息。不同成员生成的签名对于验证者来说是难以区分的,但群管理员可以撤销违规签名者的匿名性。

而环签名方案是简化的群签名方案,只有用户,没有管理员。群签名适用于成员希望合作的场景,而环签名适用于成员不想合作的情况。两者都具有签名者模糊性,但环签名方案没有预先安排的用户组,没有设置、更改或删除组的程序,无法分发专门的密钥,也无法撤销实际签名者的匿名性(除非签名者自己暴露)。我们仅假设每个成员都已经关联了某个标准签名方案(如 RSA)的公钥。要生成环签名,实际签名者声明一个包含自己的任意可能签名者集合,并仅使用自己的私钥和其他成员的公钥完全独立地计算签名。

环签名的概念并非全新,但以前的参考文献没有清晰地对其进行形式化定义,并且提出的构造效率较低和/或有不同的目标。本文提出的环签名的直接构造基于完全不同的思想,对于大型环非常高效,在生成和验证签名时,每个环成员仅增加一次模乘和一次对称加密操作。所得签名在无条件情况下具有签名者模糊性,并且在随机预言机模型中是安全的。

2. 定义和应用
2.1 环签名
  • 术语定义 :我们将一组可能的签名者称为一个环。产生实际签名的环成员称为签名者,其他环成员称为非签名者。
  • 签名方案定义 :假设每个可能的签名者都通过 PKI 目录或证书关联
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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