6、签名方案与时间锁谜题的研究进展

签名方案与时间锁谜题的研究进展

签名方案间的归约

在签名方案的研究中,存在着多种方案之间的归约关系,这些归约有助于我们理解不同签名方案的安全性和关联性。
1. GQ ⇒ FDH
- GQ签名方案 :基于RSA的Guillou - Quisquater(GQ)识别方案及其派生的签名方案,通过Fiat - Shamir启发式方法实现。对于公钥$pk = (X, N, e)$和私钥$x$(其中$X = x^e \mod N$),签名者计算签名为$(R, y)$,其中$R = r^e \mod N$为随机数,$y = r^{cx} \mod N$,$c = H(pk, R, m)$。
- FDH签名方案 :概率全域哈希(FDH)RSA签名方案,签名形式为$(R, \sigma)$,其中$\sigma = (H(pk, R, m))^d \mod N$。在RSA假设下,通过变换$T_H(pk, R, m) = R^{H(pk,R,m)}X \mod N$,FDH签名方案可严格随机预言机归约到GQ签名方案。因为任何GQ签名对于$H$都可视为$T_H$的FDH签名,反之亦然。
2. PSS ⇒ FDH
- PSS签名方案 :PSS签名方案的归约与GQ情况类似。考虑FDH签名$(T_H(r, m))^d \mod N$,其中$T_H(r, m) = str2int(0||w||r^ ||H_2(w))$,$w = H_0(r, m)$,$r^ \oplus r = H_1(w)$,$H

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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