43、抗泄漏零知识证明系统研究

抗泄漏零知识证明系统研究

1. 抗泄漏零知识证明基础

在密码学领域,零知识证明是一种重要的技术,而抗泄漏零知识证明则是在传统零知识证明基础上,考虑了恶意验证者可能获取证明者秘密状态任意有界泄漏信息的情况。

1.1 定理 1

如果存在公共硬币统计隐藏承诺方案,那么以 $\epsilon$ 为参数的协议 $\langle P, V \rangle$ 是一个 $(1 + \epsilon)$ - 抗泄漏零知识证明系统。统计隐藏承诺方案意味着存在单向函数,而单向函数足以支持我们构造中使用的 Naor 统计绑定承诺方案。

1.2 抗泄漏非交互零知识证明(LR - NIZK)

1.2.1 模型设定

考虑恶意验证者可以获取诚实证明者用于生成证明字符串的见证和随机硬币的任意泄漏信息的场景。为了模拟泄漏攻击,允许作弊验证者对诚实证明者的见证和用于生成证明字符串的随机硬币进行自适应泄漏查询。泄漏查询由一个高效可计算函数 $f$ 组成,证明者以 $f(w \parallel r)$ 作为回复,其中 $w$ 和 $r$ 分别表示证明者的见证和随机硬币。在非交互证明设置中,允许进行多次泄漏查询的作弊验证者并不比只允许进行一次泄漏查询的验证者拥有更多的能力,因此为了简化说明,我们只考虑进行一次泄漏查询的作弊验证者。

我们将零知识模拟器 $S$ 建模为一个概率多项式时间(ppt)机器,它可以访问一个由诚实证明者的见证 $w$ 和安全参数 $k$ 参数化的泄漏预言机 $Lk_w(\cdot)$。泄漏预言机接受形式为 $f$(其中 $f(\cdot)$ 是一个高效可计算函数)的查询,并输出 $f(w)$。为了限制模拟器可获

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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