19、匿名签名再探

匿名签名再探

1 引言

匿名签名是一种签名方案,消息 $m$ 的签名 $\sigma$ 不会透露签名者的身份。在许多需要匿名性的应用场景中,匿名签名都非常有用,比如密钥交换协议、拍卖系统和匿名论文评审等。

不过,将匿名性引入数字签名存在一个问题:签名是可公开验证的。如果候选签名者数量较少,匿名性的攻击者可以通过使用所有候选公钥对消息 - 签名对进行验证来破坏匿名性。因此,只要攻击者同时获得消息和签名,匿名性似乎就难以保证。

Yang 等人通过以下方式解决了这个悖论:仅当攻击者获得签名但未获得消息,或者消息中存在一些未向攻击者透露的随机性时,保证匿名性。例如:
- 密钥传输场景 :在 Yang 等人给出的密钥传输示例中,Bob 通过之前的通信已经知道 Alice 的消息内容,所以 Alice 可以只发送匿名签名而不发送消息,这样既能认证 Alice 的身份,又能保护她不被窃听者识别。
- 拍卖场景 :在拍卖中,投标者可以在消息 $m$(即他的投标内容)后面附加一个随机字符串 $r$ 并进行签名。拍卖结束后,只有获胜者可以透露随机字符串 $r$ 从而暴露自己的身份,其他参与者则保持匿名。

Fischlin 利用消息中隐藏随机性的思想,提出了一种从普通签名生成匿名签名的通用转换方法,通过应用随机性提取器来提取隐藏的随机性,并用于使签名匿名化。Zhang 和 Imai 则提出了“强匿名签名”的概念,考虑了消息中不确定性较少的情况。

1.1 先前形式化方法的局限性

先前的匿名签名形式化方法存在一些不足之处:
1.

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定的影响及提高稳定的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线关系以及高维度特征识别问题,其有效源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型能的差异。能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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