7、现代加密技术:身份基加密、多方阈值加密与可搜索对称加密解析

现代加密技术解析

现代加密技术:身份基加密、多方阈值加密与可搜索对称加密解析

身份基加密(IBC)

身份基加密系统具有公钥易于记忆的特点,并且在实现过程中跳过了将公钥与特定身份进行关联的步骤。然而,它也存在一些缺点,特别是对可信第三方的信任要求明显高于传统公钥系统。

现存问题与挑战
  • 密钥托管问题 :虽然有针对密钥托管问题的解决方案,但很多方案仍需进一步测试,或存在自身的局限性。
  • 量子计算抗性 :当前许多解决方案基于椭圆曲线上难以求解的问题假设,因此在量子计算环境下可能面临风险。尽管自2008年以来就存在基于格的抗量子计算密码学方法,但由于存在诸多未解决的问题以及公钥过大等因素,这些方法还需进一步完善以投入实际应用。
应用现状

尽管目前已有多种IBC程序及其应用的标准,如ISO/IEC 18033 - 5:2015或IEEE 1363.3 - 2013,但IBC的实际应用仍然相对较少。不过,已经有一些产品开始使用IBC技术,例如Fortinet的FortiMail和Voltage SecureMail Cloud。此外,用于保护通信链路的MIKEY - SAKKE协议也采用了IBC技术,该协议已在IETF RFCs 6507、6508和6509中进行了标准化,并得到了英国国家网络安全中心(NCSC)的积极推广。

应用产品/协议 说明
内容概要:本文介绍了一个于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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