10、完全非延展性加密再探

完全非延展性加密再探

一、基于黑盒敌手的游戏式NM - CCA2*安全加密方案的不存在性

在加密领域,当考虑完全关系时,敌手A的成功表现难以被模拟器针对挑战公钥pk进行重现。因为完全关系的结果不仅取决于明文,这使得[14]中所采用的技术在当前情形下失效。

若将关系R限制为忽略挑战公钥pk的关系,模拟器就能使用自己的密钥对。这样,它就能回答底层敌手A的解密查询(因为知道私钥),并返回敌手A输出的新公钥和密文。若关系在输入模拟器时忽略挑战公钥pk,那么只要敌手A成功,模拟器也能成功。

有研究表明,对于包含关系$R_{msg - eq}$(当且仅当$m = m^ $时,$R(m, m^ , pk, pk^ , c^ ) = 1$)的关系集,基于模拟的黑盒NM - CCA2 安全存在不可能结果。由于缺少$R_{msg - eq}$,可得出推论:基于黑盒敌手的游戏式NM - CCA2 安全加密方案不存在。

二、共享随机字符串模型下的NM - CCA2*安全加密方案

2.1 相关定义

  1. IND - CPA安全加密方案 :设$PE = (G, E, D)$为公钥加密方案,$A = (A_1, A_2)$为敌手。对于$k \in N$,定义:
    $Adv_{PE, A}^{ind - cpa}(k) = \left|\text{Prob}\left[Expt_{PE, A}^{indcpa - 0}(k) = 0\right] - \text{Prob}\left[Expt_{PE, A}^{indcpa
【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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