18、高效可公开验证的长输入混洗网络

高效可公开验证的长输入混洗网络

在密码学领域,混洗网络(Mix-Net)是一种用于保护用户隐私和数据匿名性的重要技术。本文将介绍一种高效可公开验证的长输入混洗网络,它能够处理长消息并提供匿名性和鲁棒性保证。

防止敌手生成特殊密文

在混洗网络中,需要防止敌手与恶意解密者勾结生成一种特殊的密文,这种密文可以被恶意解密者以两种方式处理:要么解密为“正确”的消息,要么被声称无效。敌手和被腐蚀的第 j 个解密者生成这种密文的策略如下:
1. 敌手执行多次加密,直到第 m - j + 1 次迭代,得到 $\chi^{(j)} \in \mu^{(j - 1)}$。
2. 然后,敌手从不同的数据 $\chi^{(j)*}$ 开始下一次迭代,并正确处理后续步骤。

这样生成的密文在解密的第 j 次迭代之前都能正常处理。如果第 j 个解密者是诚实的,他将输出 $\perp_2$ 和 $K^{(j)}$,并证明 $HE(dec_{H_{\sigma}(K^{(j)})}(\chi^{(j) }))$ 的解密结果与 $H^{(j)\dagger} = HE(dec_{H_{\sigma}(K^{(j)})}(\chi^{(j)}))$ 不一致。而恶意的第 j 个解密者则可以选择诚实地声称密文是恶意的,或者秘密地用从敌手处获得的 $\chi^{(j)}$ 替换 $\chi^{(j) }$,并继续执行后续步骤。

混合构造下的可公开验证混洗网络

我们提出的可公开验证混洗网络可以处理长消息。其构造思路如下:
1. 输入 :混洗网络的输入是一个密文列表,每个密文由用户按照多重加密方

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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