24、内存委托与AES简化轮攻击的技术解析

内存委托与AES简化轮攻击的技术解析

1. 内存委托方案概述

在某些计算场景中,委托者由于缺乏关键数据 x ,无法自行执行特定操作,因此会将计算任务委托给工作者。例如,委托者会请求 Compute(g′) 操作,其中 g′(x) = Th(LDEg(x))

1.1 流式委托方案与内存委托方案对比

流式委托方案与内存委托方案有相似之处,但在证书生成与更新方式以及工作者揭示 LDEx(r) 值的方式上存在差异。
- 证书生成与更新
- 内存委托方案 :委托者的证书由对其内存 x 的低次扩展的树承诺组成,即 (h, Th(LDEx)) ,其中 h 是抗碰撞哈希函数。由于对 x 的任何更改几乎会改变低次扩展 LDEx 的所有位置,所以该证书无法以流式方式更新。
- 流式委托方案 :用“代数承诺”取代树承诺,证书是流 x 的低次扩展中的一个随机点,即 (z, LDEx(z)) 。假设流大小有上限 N ,并选取低次扩展的参数 H F m 满足 |H| = polylog(N)

【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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