20、后量子密码学:技术与应用探索

后量子密码学:技术与应用解析

后量子密码学:技术与应用探索

1. NTRU 密码软件

NTRU 曾是专有加密软件,由数学家 Jeffrey Hoffstein、Jill Pipher 和 Joseph H. Silverman 在 1996 年创建。它包含两个组件:NTRUencrypt(强大的加密解决方案)和 NTRUsign(签名方案)。到 2017 年,NTRU 已进入公共领域。该系统速度极快,被誉为最快的基于格的系统,且具备量子抗性。不过,其派生算法 Stehle - Steinfeld 效率不如它,而 NTRU Prime 已进入美国国家标准与技术研究院(NIST)后量子密码标准化项目的第二轮。

2. 同态加密

2.1 概述

同态加密(HE)无需解密即可访问加密数据集的任何部分。这种方法在健康和金融领域效果良好,因为在处理加密信息时,传统意义上的解密并非必要。基于云的关键存储就是一个充分体现(全)同态加密实用性的场景。基于格的密码学的一个显著特点是特别有助于实现全同态加密(FHE),这是同态加密中最强大的形式。不过,同态加密也可以通过许多公钥算法实现,如 ElGamal 及其一些变体。

2.2 同态加密的程度

同态加密基本上有三个程度,各有优缺点和适用场景,具体如下表所示:
| 分类 | 特点 | 潜在使用场景 |
| — | — | — |
| 部分同态(PHE) | 允许对加密数据进行加法或乘法运算,但不能同时进行,计算速度快 | 统计分析 |
| 有点同态(SHE) | 支持多种类型的运算,但限制总运算次数 | 安全数据库 |
| 全同态(FHE) | 可对加密数据进行任意

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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