89、非对称双线性群中的最优结构保持签名

非对称双线性群中的最优结构保持签名

在密码学领域,签名方案的安全性和效率一直是研究的重点。本文将深入探讨结构保持签名方案,特别是在非对称双线性群中的最优结构保持签名。我们将介绍结构保持签名的基本概念、相关定义,证明其复杂度的下界,并展示一个满足这些下界的签名方案。

1. 签名方案的安全性定义

首先,我们来了解一下签名方案的安全性定义。一个签名方案在面对自适应选择消息攻击时,如果很难找到一个未签名消息的签名,并且也很难为已签名消息找到新的签名,那么这个签名方案就是强存在不可伪造的(sEUF - CMA)。用数学公式表示为:
[Pr[GK \leftarrow G(1^k); (VK, SK) \leftarrow K(GK); (M, \Sigma) \leftarrow A^{SK(\cdot)}(VK) : (M, \Sigma) \notin Q \land V_{VK}(M, \Sigma) = 1] = negl(k)]
其中,$Q$ 是攻击者 $A$ 向签名预言机查询的消息 - 签名对集合。

2. 结构保持签名方案

结构保持签名方案是本文的核心研究对象。在这种签名方案中,验证密钥、消息和签名都仅由群元素组成,验证算法通过判断签名中元素的群成员资格和评估配对积方程来验证签名。配对积方程的形式为:
[\prod_{i}\prod_{j}e(A_i, B_j)^{a_{ij}} = Z]
其中,$A_1, A_2, \cdots \in G$,$B_1, B_2, \cdots \in H$,$Z \in T$ 是出现在 $GK$、$VK$、$M$ 或 $\Sigma$ 中的群元素,$a_{11}, a_{12}

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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