38、隐私保护优惠券系统再探

隐私保护优惠券系统再探

在当今数字化时代,隐私保护变得尤为重要,特别是在优惠券系统中。本文将详细介绍一种新的隐私保护优惠券系统,同时回顾相关的密码学基础知识和CESSS05系统,并对新系统的安全性进行分析。

基础知识回顾

在深入探讨新的隐私保护优惠券系统之前,我们需要了解一些必要的密码学基础知识。

双线性映射

双线性映射是构建许多密码学方案的基础。假设$G_1$、$G_2$和$G_T$是具有相同素数阶$p$的乘法循环群,并且存在一个同构$\psi: G_2 \to G_1$。设$g_1$和$g_2$分别是$G_1$和$G_2$的生成元,满足$\psi(g_2) = g_1$。双线性映射$e: G_1 \times G_2 \to G_T$具有以下性质:
1. 双线性 :对于所有$u \in G_1$,$v \in G_2$以及$a, b \in \mathbb{Z}$,有$e(u^a, v^b) = e(u, v)^{ab}$。
2. 非退化性 :$e(g_1, g_2) \neq 1$。
3. 可计算性 :存在一个高效的算法来计算$e$。

复杂度假设

在密码学中,复杂度假设是保证系统安全性的重要基础。这里我们回顾两个重要的假设:
- 强迪菲 - 赫尔曼(SDH)假设 :$q$-SDH问题定义为“给定元组$(g_1, g_2, g_2^{\gamma}, g_2^{(\gamma^2)}, \ldots, g_2^{(\gamma^q)})$,计算对$(x, g_1^{1/(\gamma + x)})$”。$q$-SDH假设表明,没有概率多项式时间(PPT)算法能够以不可忽略的概率解决$q$-SDH问题。
- 决策双线性迪菲 - 赫尔曼反演(DBDHI)假设 :DBDHI问题定义为“区分$(g_1, g_2, g_2^{\gamma}, \ldots, g_2^{(\gamma^q)}, e(g_1, g_2)^{1/(\gamma)})$和$(g_1, g_2, g_2^{\gamma}, \ldots, g_2^{(\gamma^q)}, \Lambda)$,其中$\gamma$是从$\mathbb{Z}_p^ $中随机选择的,$\Lambda$是从$G_T^ $中随机选择的”。DBDHI假设表明,没有PPT算法能够以不可忽略的概率解决DBDHI问题。

签名方案

签名方案在密码学中用于确保消息的完整性和真实性。这里我们介绍两种签名方案:
- BB签名方案 :该签名方案在弱选择消息攻击下是不可伪造的,允许简单高效的签名生成和验证。
- 密钥生成 :设$G_1$、$G_2$、$p$、$g_1$和$g_2$是双线性映射参数。生成随机的$\gamma \in_R \mathbb{Z}_p^ $并计算$w \leftarrow g_2^{\gamma}$。公钥是$(g_1, g_2, w)$,私钥是$\gamma$。
-
签名 :给定消息$r \in \mathbb{Z}_p \setminus {-\gamma}$,输出签名$a \leftarrow g_1^{1/(\gamma + r)}$。
-
验证 :给定公钥$(g_1, g_2, w)$、消息$r \in \mathbb{Z}_p \setminus {-\gamma}$和签名$a \in G_1$,验证$e(a, wg_2^r) = e(g_1, g_2)$。
-
CL - SDH签名方案 :Camenisch和Lysyanskaya提出的CL签名方案具有三个有价值的属性:可以为多个消息生成单个CL签名;签名者可以为多个消息生成CL签名而不了解消息的任何信息;存在一个高效的零知识证明来证明CL签名及其消息的知识。CL - SDH签名方案是CL签名方案的一个变体,其安全性依赖于SDH假设。
-
密钥生成 :设$G_1$、$G_2$、$p$、$g_1$和$g_2$是双线性映射参数。生成随机的$\gamma \in_R \mathbb{Z}_p^ $以及$b, c \in_R G_1$并计算$w \leftarrow g_2^{\gamma}$。公钥是$(b, c, g_1, g_2, w)$,私钥是$\gamma$。
- 签名 :输入$x \in \mathbb{Z}_p^ $,生成随机的$s \in_R \mathbb{Z}_p$和$d \in_R \mathbb{Z}_p \setminus {-\gamma}$并计算$v \leftarrow (g_1^x b^s c)^{1/(\gamma + d)}$。签名是$(v, d, s)$。
-
验证 :给定公钥$(b, c, g_1, g_2, w)$、消息$x \in \mathbb{Z}_p^ $和签名$(v, d, s)$,验证$e(v, wg_2^d) = e(g_1^x b^s c, g_2)$。

盲签名协议

在CESSS05系统中,供应商运行BlindSign协议向用户发行多个消息的CL签名而不了解消息的任何信息。类似地,BlindSign - SDH协议允许用户在不向签名者透露相应消息的情况下获得CL - SDH签名。
- 协议步骤
1. 用户$U$选择$s’ \in_R \mathbb{Z}_p$,将$D = g_1^x b^{s’}$发送给签名者$S$,并附带证明$PK{(\xi, \sigma) : D = g_1^{\xi} b^{\sigma}}$。
2. 签名者$S$检查证明是否有效后,生成随机的$s’’ \in_R \mathbb{Z}_p$和$d \in_R \mathbb{Z}_p \setminus {-\gamma}$,并计算$v \leftarrow (D b^{s’‘} c)^{1/(\gamma + d)}$,然后将$(v, d, s’‘)$发送给用户$U$。
3. 用户$U$计算$s \leftarrow s’ + s’‘$,检查$e(v, wg_2^d) = e(g_1^x b^s c, g_2)$,并获得$x$的CL - SDH签名$(v, d, s)$。

CESSS05系统

CESSS05系统由初始化算法和两个协议(发行和兑换)组成。供应商可以向用户发行一个$m$次可兑换的优惠券,用户可以无关联地兑换该优惠券恰好$m$次。系统还提供全有或全无共享属性。
- 初始化 :生成系统公钥(CL公钥)和供应商私钥(相应的CL私钥)。
- 发行协议 :用户生成$m$个随机消息$X = (x_1, x_2, \ldots, x_m)$,与供应商执行BlindSign协议以获得$m$个消息的CL签名$(v, e, s)$而不透露消息的任何信息。用户的$m$次可兑换优惠券是$(X, v, e, s)$。
- 兑换协议 :用户向供应商透露一个消息$x_i$而不透露$i$,供应商检查$x_i$是否之前未被透露并存储$x_i$。用户然后运行一个零知识证明来证明$m$个消息$X$及其CL签名$(v, e, s)$的知识,并证明$x_i \in X$而不透露$i$。如果供应商接受这些证明,则多优惠券的一个组件优惠券被兑换。

新的隐私保护优惠券系统

我们提出的新系统在CESSS05系统的基础上进行了改进,增加了终止算法,允许供应商终止优惠券。

系统概述

新系统的参与者包括供应商和多个用户,有初始化算法、发行协议、兑换协议和终止算法。
- 初始化 :生成系统公钥和供应商私钥。供应商私钥由CL - SDH私钥和BB私钥组成,系统公钥包括相应的CL - SDH和BB公钥、$m$个随机消息$a_1, a_2, \ldots, a_m$及其BB签名$o_1, o_2, \ldots, o_m$。
- 发行协议 :用户生成一个随机的$x$,与供应商运行BlindSign - SDH协议以获得$x$的CL - SDH签名$(v, d, s)$,优惠券是$(x, v, d, s)$。发行成本不依赖于优惠券的兑换次数$m$。
- 兑换协议 :用户选择一个带有BB签名$o_i$的消息$a_i$,向供应商透露$C = f_{a_i}(x)$而不透露$a_i$,其中$f$是一个单向函数。供应商检查$C$是否之前未被透露并存储$C$。用户然后展示一个零知识证明来证明BB消息 - 签名对$(a, o)$和CL - SDH消息 - 签名对$(x, (v, d, s))$的知识,使得$C = f_a(x)$。兑换成本不依赖于$m$。
- 终止算法 :供应商可以通过重新计算系统公钥并将一些信息添加到公共撤销列表(RL)来终止优惠券。

系统详细描述

下面详细介绍新系统的各个部分:
- 初始化
- 设$G_1$、$G_2$、$p$、$g_1$和$g_2$是双线性映射参数。生成随机的$b, c, g_1’ \in_R G_1$,$g_2’ \in_R G_2$以及$\gamma, \gamma’ \in_R \mathbb{Z} p^ $,并计算$w \leftarrow g_2^{\gamma}$和$w’ \leftarrow g_2’^{\gamma’}$。
- 生成不同的$a_1, a_2, \ldots, a_m \in_R \mathbb{Z}_p \setminus {-\gamma}$及其BB签名$o_1, o_2, \ldots, o_m \in G_1$,其中$o_i = g_1’^{1/(\gamma’ + a_i)}$,$(i = 1 \ldots m)$。
- 系统公钥是$PK = (A, R, b, c, g_1, g_2, w, g_1’, g_2’, w’)$,供应商私钥是$SK = (\gamma, \gamma’)$,其中$A = (a_1, a_2, \ldots, a_m)$,$R = (o_1, o_2, \ldots, o_m)$。
- 存在一个公共撤销列表RL,初始为空。
-
发行
- 用户$U$选择一个随机的$x \in_R \mathbb{Z}_p^
$,与供应商$V$运行BlindSign - SDH协议以获得$x$的盲CL - SDH签名$(v, d, s)$(CL - SDH公钥是$(b, c, g_1, g_2, w)$,私钥是$\gamma$)。
- 用户的多优惠券是$M = (x, v, d, s)$,其中$v$和$d$是供应商已知的,$x$和$s$是用户的秘密。
- 终止
- 假设当前公钥是$PK = (A, R, b, c, g_1, g_2, w, g_1’, g_2’, w’)$,供应商$V$通过计算$\overline{g_1} \leftarrow g_1^{1/(\gamma + d_1)}$,$\overline{g_2} \leftarrow g_2^{1/(\gamma + d_1)}$,$\overline{b} \leftarrow b^{1/(\gamma + d_1)}$,$\overline{c} \leftarrow c^{1/(\gamma + d_1)}$和$\overline{w} \leftarrow (\overline{g_2})^{\gamma}$来终止优惠券$(·, ·, d_1, ·)$。
- 设置新的公钥$PK = (A, R, \overline{b}, \overline{c}, \overline{g_1}, \overline{g_2}, \overline{w}, g_1’, g_2’, w’)$,并将$(d_1, \overline{g_2}, \overline{b}, \overline{c})$添加到RL。
- 兑换
- 更新阶段 :用户$U$更新系统公钥和未撤销的优惠券,因为供应商可能已经终止了一些优惠券并更改了系统公钥。用户$U$获取RL,假设$(d_1, g_1^ , b_1^ , c_1^ )$,$(d_2, g_2^ , b_2^ , c_2^ )$,$\ldots$,$(d_k, g_k^ , b_k^ , c_k^ )$是自上次更新公钥和优惠券以来RL上的新项。用户$U$可以通过对每个项重复以下过程来更新当前公钥和优惠券:
- 对于终止项$(d_1, g_1^
, b_1^ , c_1^ )$,用户$U$(或任何人)可以从旧公钥$PK = (A, R, b, c, g_1, g_2, w, g_1’, g_2’, w’)$计算新公钥,$\hat{g_1} \leftarrow \psi(g_1^ )$,$\hat{g_2} \leftarrow g_1^ $,$\hat{b} \leftarrow b_1^ $,$\hat{c} \leftarrow c_1^ $和$\hat{w} \leftarrow g_2(g_1^ )^{-d_1}$。
- 新公钥是$PK = (A, R, \hat{b}, \hat{c}, \hat{g_1}, \hat{g_2}, \hat{w}, g_1’, g_2’, w’)$。
- 用户$U$然后通过计算$v^
\leftarrow \psi(g_1^ )^x (b_1^ )^s c_1^ $和$\hat{v} \leftarrow (v^ /v)^{1/(d - d_1)}$来更新未撤销的优惠券$(x, v, d, s)$。
- 签名证明阶段
- 假设更新后的系统公钥是$PK = (A, R, b, c, g_1, g_2, w, g_1’, g_2’, w’)$,用户$U$的更新后优惠券是$(x, v, d, s)$。
- 用户$U$将$h = f
{a_i}(x)$发送给供应商$V$,其中$f_{a_i}(x) = e(g_1’, g_2’)^{1/(x + a_i)}$。供应商$V$检查$h$是否之前被透露过,如果是则停止协议并输出拒绝;否则,供应商$V$将$h$存储在存储$S$中。
- 用户$U$向供应商$V$展示以下证明:
$PKSign = PK{(\alpha, \tau, \beta, \delta, \epsilon, \varepsilon) : e(\delta, wg_2^{\epsilon}) = e(g_1^{\beta} b^{\varepsilon} c, g_2) \land e(\tau, w’g_2’^{\alpha}) = e(g_1’, g_2’) \land h^{\alpha + \beta} = e(g_1’, g_2’)}$
$PKSign$证明用户$U$知道CL - SDH消息 - 签名对$(x, (v, d, s))$和BB消息 - 签名对$(a, o)$,使得$h = e(g_1’, g_2’)^{1/(x + a)}$。

PKSign证明

PKSign证明是用户$U$和供应商$V$之间的一个诚实验证者零知识证明,基于$G_1$中的离散对数假设。
- 协议步骤
1. 用户$U$生成随机的$t_1, t_2, u_1, u_2 \in_R \mathbb{Z} p$并计算:
$y_1 \leftarrow t_1d$,$y_2 \leftarrow t_2a_i$,
$T_1 \leftarrow v b^{t_1}$,$U_1 \leftarrow b^{t_1} c^{u_1}$,$T_2 \leftarrow o_i b^{t_2}$,$U_2 \leftarrow b^{t_2} c^{u_2}$。
2. 用户$U$和供应商$V$执行一个知识证明,证明$(t_1, t_2, u_1, u_2, y_1, y_2, a_i, x, d, s)$满足以下条件:
$b^{t_1} c^{u_1} = U_1$,$b^{t_2} c^{u_2} = U_2$,
$e(g_1, g_2)^x e(b, g_2)^{s + y_1} e(T_1, g_2)^{-d} e(b, w)^{t_1} = e(T_1, w) e(c, g_2)^{-1}$,
$e(T_2, g_2’)^{-a_i} e(b, w’)^{t_2} e(b, g_2’)^{y_2} = e(T_2, w’) e(g_1’, g_2’)^{-1}$,
$h^{x + a_i} = e(g_1’, g_2’)$,
$U_1^d b^{-y_1} c^{-u_1d} = 1$,$U_2^{a_i} b^{-y_2} c^{-u_2a_i} = 1$。
3. 用户$U$生成随机的$r
{t_1}, r_{t_2}, r_{u_1}, r_{u_2}, r_{y_1}, r_{y_2}, r_{a_i}, r_x, r_d, r_s, r_{u_1d}, r_{u_2a_i} \in_R \mathbb{Z} p$并计算:
$R_1 \leftarrow b^{r
{t_1}} c^{r_{u_1}}$,$R_2 \leftarrow b^{r_{t_2}} c^{r_{u_2}}$,
$R_3 \leftarrow e(g_1, g_2)^{r_x} e(b, g_2)^{r_s + r_{y_1}} e(T_1, g_2)^{-r_d} e(b, w)^{r_{t_1}}$,
$R_4 \leftarrow e(T_2, g_2’)^{-r_{a_i}} e(b, w’)^{r_{t_2}} e(b, g_2’)^{r_{y_2}}$,
$R_5 \leftarrow h^{r_x + r_{a_i}}$,
$R_6 \leftarrow U_1^{r_d} b^{-r_{y_1}} c^{-r_{u_1d}}$,$R_7 \leftarrow U_2^{r_{a_i}} b^{-r_{y_2}} c^{-r_{u_2a_i}}$。
4. 用户$U$将$(T_1, T_2, U_1, U_2, R_1, \ldots, R_7)$发送给供应商$V$。供应商$V$返回一个挑战$\mu \in_R \mathbb{Z} p$。
5. 用户$U$响应以下值:
$z
{t_1} \leftarrow r_{t_1} + \mu t_1$,$z_{t_2} \leftarrow r_{t_2} + \mu t_2$,$z_{u_1} \leftarrow r_{u_1} + \mu u_1$,$z_{u_2} \leftarrow r_{u_2} + \mu u_2$,
$z_{y_1} \leftarrow r_{y_1} + \mu y_1$,$z_{y_2} \leftarrow r_{y_2} + \mu y_2$,
$z_{a_i} \leftarrow r_{a_i} + \mu a_i$,$z_x \leftarrow r_x + \mu x$,$z_d \leftarrow r_d + \mu d$,$z_s \leftarrow r_s + \mu s$,
$z_{u_1d} \leftarrow r_{u_1d} + \mu u_1d$,$z_{u_2a_i} \leftarrow r_{u_2a_i} + \mu u_2a_i$。
6. 供应商$V$最终验证以下等式:
$b^{z_{t_1}} c^{z_{u_1}} = U_1^{\mu} R_1$,$b^{z_{t_2}} c^{z_{u_2}} = U_2^{\mu} R_2$,
$e(g_1, g_2)^{z_x} e(b, g_2)^{z_s + z_{y_1}} e(T_1, g_2)^{-z_d} e(b, w)^{z_{t_1}} = (e(T_1, w) e(c, g_2)^{-1})^{\mu} R_3$,
$e(T_2, g_2’)^{-z_{a_i}} e(b, w’)^{z_{t_2}} e(b, g_2’)^{z_{y_2}} = (e(T_2, w’) e(g_1’, g_2’)^{-1})^{\mu} R_4$,
$h^{z_x + z_{a_i}} = e(g_1’, g_2’)^{\mu} R_5$,
$U_1^{z_d} b^{-z_{y_1}} c^{-z_{u_1d}} = R_6$,$U_2^{z_{a_i}} b^{-z_{y_2}} c^{-z_{u_2a_i}} = R_7$。
7. 供应商$V$仅当所有等式都成立时才接受。

备注
  • 通过移除终止算法和兑换协议的更新阶段,我们得到一个没有优惠券撤销功能的PPC系统,其功能与CESSS05系统相同。
  • CESSS05系统和我们的系统都可以进行修改,允许供应商为不同的优惠券分配不同的兑换次数限制,限制不大于某个值$m$。例如,供应商$V$想向用户$U$发行$n$次可兑换的优惠券($n \leq m$)。在CESSS05系统的发行协议中,用户$U$还向供应商$V$透露$x_{n + 1}, \ldots, x_m$,并进行零知识证明,证明$x_{n + 1}, \ldots, x_m \in X$。在我们系统的发行协议中,用户$U$还透露$e(g_1’, g_2’)^{1/(x + a_{n + 1})}, \ldots, e(g_1’, g_2’)^{1/(x + a_m)}$,并进行零知识证明,证明对应于$(v, d, s)$的$x$的知识。
安全模型

隐私保护优惠券系统是一个多项式时间算法的元组$(Init, IssueU, IssueV, Terminate, RedeemU, RedeemV)$。参与者包括供应商和多个用户。存在一个公共撤销列表(RL),初始为空,包含已终止的优惠券。
- 初始化(Init) :初始化算法$Init$输入$1^k$返回一对$(PK, SK)$,其中$PK$是系统公钥,$SK$是供应商私钥。
- 发行协议(IssueU, IssueV) :这些交互式算法构成了用户($IssueU$)和供应商($IssueV$)之间的发行协议。公共输入是$PK$,$IssueV$还将$SK$作为私有输入。$IssueU$输出优惠券$M$,$IssueV$返回优惠券的公共信息$d_M$。

综上所述,新的隐私保护优惠券系统在发行和兑换成本上具有优势,并且通过增加终止算法提供了更灵活的优惠券管理。同时,系统的安全性基于多个复杂的密码学假设和协议,确保了用户隐私和系统的可靠性。

隐私保护优惠券系统再探

安全模型(续)
  • 终止算法(Terminate) :该算法允许供应商终止特定的优惠券。当供应商决定终止一张优惠券时,会重新计算系统公钥,并将相关信息添加到公共撤销列表 RL 中。这样,未被撤销的优惠券可以根据新的公钥进行更新,而被终止的优惠券则难以更新以继续使用。具体操作如前文所述,假设当前公钥是 $PK = (A, R, b, c, g_1, g_2, w, g_1’, g_2’, w’)$,供应商通过一系列计算更新公钥,并将相应的信息 $(d_1, \overline{g_2}, \overline{b}, \overline{c})$ 添加到 RL 中。
  • 兑换协议(RedeemU, RedeemV) :这是用户和供应商之间的交互协议,分为更新和签名证明两个阶段。
    • 更新阶段(RedeemU - Updating) :用户获取 RL 信息,若有新的终止项,需对系统公钥和未撤销的优惠券进行更新。例如,若有新项 $(d_1, g_1^ , b_1^ , c_1^*)$ 等,用户通过特定的计算步骤更新公钥和优惠券,确保其在新的系统环境下仍然有效。
    • 签名证明阶段(RedeemU - Proof of Signatures) :用户向供应商发送 $h = f_{a_i}(x)$,供应商检查其是否已被透露。若未被透露,则存储该值,用户随后展示 PKSign 证明,证明自己知道 CL - SDH 消息 - 签名对 $(x, (v, d, s))$ 和 BB 消息 - 签名对 $(a, o)$,使得 $h = e(g_1’, g_2’)^{1/(x + a)}$。具体的 PKSign 证明步骤如前文所述,涉及一系列的计算和验证等式。

下面通过一个表格总结安全模型中各算法和协议的主要信息:
| 算法/协议 | 输入 | 输出 | 主要功能 |
| — | — | — | — |
| Init | $1^k$ | $(PK, SK)$ | 生成系统公钥和供应商私钥 |
| IssueU | PK | 优惠券 $M$ | 用户参与发行协议,获取优惠券 |
| IssueV | PK, SK | 优惠券公共信息 $d_M$ | 供应商参与发行协议,提供优惠券公共信息 |
| Terminate | 当前公钥,待终止优惠券信息 | 新公钥,更新 RL | 终止特定优惠券,更新系统公钥和 RL |
| RedeemU - Updating | RL,当前公钥,未撤销优惠券 | 更新后的公钥,更新后的优惠券 | 根据 RL 更新公钥和优惠券 |
| RedeemU - Proof of Signatures | 更新后的公钥,更新后的优惠券 | PKSign 证明 | 向供应商证明优惠券的有效性 |
| RedeemV | PK,$h$,PKSign 证明 | 接受/拒绝 | 验证用户的兑换请求 |

系统优势分析
  • 成本优势
    • 发行成本 :在新系统中,发行成本不依赖于优惠券的兑换次数 $m$。用户只需生成一个随机的 $x$,与供应商运行 BlindSign - SDH 协议即可获得 CL - SDH 签名,相比之下,CESSS05 系统需要用户生成 $m$ 个随机消息并执行相应协议,其发行成本与 $m$ 呈线性关系。
    • 兑换成本 :新系统的兑换成本同样不依赖于 $m$。用户选择一个消息 $a_i$ 并透露 $C = f_{a_i}(x)$,通过零知识证明完成兑换。而在之前的 PPC 方案中,兑换成本通常与 $m$ 相关。
  • 隐私保护 :新系统采用了基于 DBDHI 假设构建的单向函数 $f$,该函数具有“不可链接性”,即很难区分 $(f_{a_i}(x), f_{a_j}(x))$ 和 $(f_{a_i}(x), f_{a_j}(x’))$。这一特性确保了用户在兑换优惠券时,其行为难以被关联,有效保护了用户的隐私。
  • 灵活性 :新系统增加了终止算法,允许供应商根据实际情况终止特定的优惠券。通过更新系统公钥和 RL,未被撤销的优惠券可以继续使用,而被终止的优惠券则无法更新,提供了更灵活的优惠券管理方式。

下面是新系统与 CESSS05 系统的对比流程图:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B{选择系统}:::process
    B -->|新系统| C(初始化: 生成 CL - SDH 和 BB 公私钥等):::process
    B -->|CESSS05 系统| D(初始化: 生成 CL 公私钥):::process
    C --> E(发行: 生成随机 x,获取 CL - SDH 签名):::process
    D --> F(发行: 生成 m 个随机消息,获取 CL 签名):::process
    E --> G(兑换: 选择消息 a_i,透露 C = f_ai(x),证明知识):::process
    F --> H(兑换: 透露消息 xi,证明 m 个消息和签名知识):::process
    C --> I(终止: 更新公钥,添加信息到 RL):::process
    G --> J([结束]):::startend
    H --> J
    I --> K(未撤销优惠券更新):::process
    K --> G
潜在应用场景
  • 商业促销 :商家可以使用该系统发行优惠券,用户在享受优惠时,其个人信息和消费行为得到有效保护。商家可以根据实际情况灵活终止某些优惠券,例如针对特定用户群体或特定时间段的优惠券。
  • 会员服务 :在会员体系中,该系统可以用于发放会员专属优惠券。会员在使用优惠券时,其隐私得到保障,同时商家可以更好地管理会员福利,根据会员的活跃度或消费情况调整优惠券的发行和使用规则。
  • 电子票务 :在电子票务领域,如电影票、演唱会票等,该系统可以用于发行折扣券。用户在购票时使用优惠券,其购票记录和个人信息不会被轻易关联,提高了用户的使用体验和隐私保护程度。
总结与展望

新的隐私保护优惠券系统在多个方面展现出优势,通过优化发行和兑换流程,降低了成本,同时增加了终止算法,提高了系统的灵活性。系统的安全性基于多个复杂的密码学假设和协议,确保了用户隐私和系统的可靠性。

然而,该系统也面临一些挑战。例如,密码学算法的计算复杂度可能会影响系统的性能,特别是在大规模应用场景下。未来的研究可以致力于优化算法,提高系统的效率。此外,随着技术的发展,可能会出现新的攻击手段,因此需要持续关注系统的安全性,不断完善安全机制。

总体而言,新的隐私保护优惠券系统为隐私保护和优惠券管理提供了一个有前景的解决方案,有望在更多的领域得到应用和推广。通过不断的改进和创新,该系统将能够更好地满足用户和商家的需求,推动相关行业的发展。

【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长短期记忆网络(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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