28、选择性可追溯匿名性:原理与实现

选择性可追溯匿名性:原理与实现

1. 可强迫性与基本构建块

在匿名通信中,可强迫性是一个重要的考量因素。某些基于 DC - Net 的协议存在可强迫性问题,但通过对相关协议进行简单修改,可以实现不可强迫性。同时,通用转换不会改变底层协议的可强迫性或不可强迫性,这表明原则上可以实现强可追溯匿名性。

为了实现后续的技术目标,主要使用两个基本构建块:阈值 El Gamal 解密和群签名。
- 分布式 El Gamal 解密 :使用公钥加密系统对标识消息发送者的信息进行加密。为了遵循特定的追踪策略,只有当某个追踪集 T 中的所有投票者都同意参与时,才能进行解密。具体要求如下:
1. 存在一个“聚合”公钥 y,可用于像常规公钥加密系统一样加密消息。
2. 每个投票者 vi 拥有一个秘密私钥 xi,可用于“部分”解密密文 C。除非追踪集 T 中的所有投票者都参与解密,否则解密在计算上是困难的。
- 群签名 :群签名方案允许群成员匿名签署消息。具体来说,群成员可以对文档进行数字签名,使得可以验证文档是由群成员签署的,但在指定的群管理员“打开”签名之前,无法确定是哪个特定的群成员签署的。群签名方案由以下五个过程组成:
- SETUP :输出初始群公钥 GPK(包括所有系统参数)和群管理员的秘密密钥。
- JOIN :允许新用户加入群。用户的输出是成员证书和成员秘密。
- SIGN(m) :给定 GPK、成员证书和秘密以及消息 m,输出对 m 的群签名。

【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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