8、基于消息的叛徒追踪与最优密文率

基于消息的叛徒追踪与最优密文率

1. 引言

叛徒追踪(TT)是一种用于向授权用户广播内容的密码学原语,同时具备追踪功能。与广播加密不同,其授权用户集合是固定的,主要目标有两个:
- 保密性 :只有注册用户能够访问广播内容。
- 可追踪性 :若注册用户共享其密钥,使得未注册用户能够访问内容,那么至少可以追踪到部分叛徒。

保密性通过加密过程来保证,只有注册用户能够解密并访问内容。然而,加密方案无法阻止用户泄露其密钥。即便多个用户将其密钥组合成一个解密盒(“盗版解码器”),也应该能够通过查看解码器中的代码或密钥(白盒追踪),或者与解码器进行交互(黑盒追踪)来识别出叛徒。追踪功能应确保即使多个用户勾结构建盗版解码器,也至少能找到一个叛徒,同时保证不会误判诚实用户为叛徒。

为了规避追踪,盗版者可能不会提供解码器,从而使白盒和黑盒追踪都无法进行。相反,他们可能只提供解密后的内容,或者在使用混合加密方案时,提供用于加密内容的对称密钥。基于消息的叛徒追踪旨在仅从这些解密后的内容中追踪叛徒。

1.1 基于消息的叛徒追踪

“基于消息的叛徒追踪”是一个通用术语,涵盖了早期的各种变体,强调追踪并非基于盗版解码器,而是基于嵌入在内容中的信息。Fiat 和 Tassa 最早考虑基于消息的叛徒追踪,他们在相关研究中开发了动态叛徒追踪,以应对重新广播解密内容的盗版者。他们假设广播内容与中心之间存在实时反馈,以便水印能够根据反馈进行调整。Safavi - Naini 和 Wang 指出,在这种情况下,通过延迟内容的重新广播可以防止动态叛徒追踪。为了应对这一问题,他们提出了顺序

基于数据驱动的 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“基于数据驱动的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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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