16、从签名构建通用指定验证者签名(UDVS)和基于身份的签名(IBS)方案

从签名构建通用指定验证者签名(UDVS)和基于身份的签名(IBS)方案

在当今的数字安全领域,签名方案的安全性和功能性至关重要。本文将深入探讨如何从标准签名方案构建通用指定验证者签名(UDVS)方案,以及相关的安全性分析和进一步的扩展。

1. 关键概念与签名类C的定义
  • 密钥对与NP关系 :密钥生成算法KeyGen定义了一个NP关系Pair,包含所有可能的密钥对。我们关注那些存在Σ协议来证明知道与给定公钥对应的私钥的密钥对,将这些密钥对的集合称为K。例如,GQ身份识别方案、离散对数类密钥对和RSA密码系统的密钥对等都属于这一范畴,我们用“密钥类型”来指代这些不同类型的密钥。
  • 签名类C的定义 :签名类C包含所有标准签名方案SS,对于这些方案存在一对算法Convert和Retrieve。Convert算法将公钥pk、消息m和有效的签名σ转换为一个转换后的签名˜σ = (˜σaux, ˜σpre),满足以下条件:
    • 存在算法AuxSim,对于每个pk ∈ PKSp和m ∈ MSp,AuxSim (pk, m)的输出在信息论上与˜σaux不可区分。
    • 存在算法Compute,输入pk、m和˜σaux,计算一个单向函数f (·)的描述和f值域中的一个I,使得I是˜σpre在单向函数f下的像。可以通过以下算法验证有效性:
Algorithm Valid (pk, m, ˜σ)
    (f, I) ← Compute 
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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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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