20、代理签名与格基身份识别方案的安全分析

代理签名与格基身份识别方案的安全分析

1. 代理签名方案的安全问题

1.1 ZSL 方案的密钥注册攻击

在 ZSL 方案中,委托者通过计算 $\sigma_d = s_dH(w)$(其中 $s_d \in Z_q$ 是委托者的私钥,$H$ 是到素数阶双线性群 $G$ 的哈希函数),并将 $\sigma_d$ 发送给代理。代理收到 $\sigma_d$ 后,计算自己对授权书的签名 $\sigma_p = s_pH(w)$($s_p \in Z_q$ 是代理的私钥),并设置代理私钥 $psk = \sigma_d + \sigma_p = (s_d + s_p)H(w)$。然后使用 Hess 的基于身份的签名方案创建代理签名,验证者通过将委托者和代理的公钥相加构造主公钥来验证代理签名。

然而,如果不使用注册密钥模型,该方案是不安全的。攻击者可以选择恶意代理的公钥 $pk = s_aP - pk^ $($pk^ = s^ P$ 是挑战用户的公钥),然后对于任何授权书 $w$,计算 $s_aH(w) = (s_a - s^ + s^ )H(w) = \sigma^ + \sigma_a$,从而构造出在未获得挑战用户授权的情况下创建代理签名所需的私钥。

1.2 BPW 方案的代理密钥暴露攻击

在 Boldyreva、Palacio 和 Warinschi 分析的三重 Schnorr 代理签名方案中,如果代理密钥暴露,攻击者可以恢复用户的私钥。关键在于代理密钥包含值 $t = G(0||pk_d||pk_p||w, Y) \cdot sk_p + s \mod q$($G$ 是哈

于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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