28、基于OR证明技术的HIBI协议安全增强变换解析

基于OR证明技术的HIBI协议安全增强变换解析

1. 引言

在身份识别和认证领域,Hierarchical Identity-Based Identification(HIBI)协议起着关键作用。为了提升HIBI协议的安全性,尤其是从被动安全转换为并发安全,我们将探讨几种基于OR证明技术的安全增强变换,包括DIdk、MI、DPdk和mDIdk变换。

2. HIBI协议基础

在深入探讨安全增强变换之前,我们先了解一些HIBI协议的基础概念。

对于一个Σ + 类型的HIBI协议,群操作 + 可在多项式时间内计算,集合G仅由主公共密钥mpk决定,而非(mpk, ID)。存在一个概率多项式时间算法Σ + hibi - ch,它以mpk(不包含ID)为输入,输出c,且c在G上均匀分布。

如果特殊挑战属性被以下属性替代,我们称该HIBI协议为Σ ∗ 类型:强特殊挑战属性,即Σhibi - ch仅依赖于1κ,而非mpk,输出c在G上均匀分布,且 + 操作可在多项式时间内计算,G仅由1κ决定。存在一个概率多项式时间算法Σ ∗ hibi - ch,以1κ为输入,输出c,c在G上均匀分布。

3. 安全增强变换
3.1 Dual - Identity Double - Key Transformation(DIdk变换)

DIdk变换是一种基于OR证明技术的安全增强变换,适用于Σ + 类型的HIBI协议。在DIdk变换生成的HIBI协议中,身份为ID的实体被赋予对应于底层HIBI协议中虚构(分层)身份0.ID和1.ID的两个秘密密钥,通过证明虚构身份是0.ID或1.ID来展示其身份。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值