33、重温基于不经意签名的信封

重温基于不经意签名的信封

在密码学领域,基于不经意签名的信封(OSBE)方案是保障通信安全与隐私的重要技术。下面将深入探讨几种不同的 OSBE 方案,包括其原理、安全性以及性能分析。

1. CDH 问题与签名伪造

假设存在一个对手 A,他没有签名 σ = (e, s),但却能以不可忽略的概率 ϵ 赢得某个游戏,即计算出值 gz(ae + k) mod p。利用分叉引理可知,A 可以连续执行两次,使用相同的 X = gk mod p 和不同的随机预言机 H 与 H′,且两次都以至少 ϵ² / qH 的不可忽略概率赢得游戏,其中 qH 是 A 对哈希函数的查询次数。这意味着 A 能以不可忽略的概率计算出 K = gz(ea + k) mod p 和 K′ = gz(e′a + k) mod p(e ≠ e′),进而高效计算出 gaz。然而,这表明 A 能在多项式时间内解决 CDH 问题,与我们的假设矛盾。

需要注意的是,Schnorr 签名方案在假设不存在能解决离散对数(DL)问题的多项式时间算法的情况下是存在不可伪造的。由于我们假设不存在解决 CDH 问题的多项式时间算法,这也意味着不存在解决 DL 问题的多项式时间算法。因此,在假设不存在解决 DL 问题的多项式时间算法的情况下,多项式时间的对手 A 无法伪造消息 M 的签名来计算 OSBE 密钥。

2. Nyberg/Rueppel OSBE

Nyberg/Rueppel 签名方案如下:
- 设 p 是一个大素数,q 是 p - 1 的大素数因子,g 是 Z∗p 中阶为 q 的元素,M 是消息空间,H : M → Zp 是合适的密码哈希函数。
- 签名者的秘密密钥是

【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,重点探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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