26、具有紧密安全性的签名Diffie - Hellman密钥交换

具有紧密安全性的签名Diffie - Hellman密钥交换

1. 可验证密钥交换协议与相关假设

可验证密钥交换(VKE)协议可以对上述方法进行抽象。大致而言,VKE协议首先具有被动安全性,即被动观察者无法计算出秘密会话密钥。此外,VKE允许攻击者检查会话密钥是否属于某个诚实生成的会话,并以不同顺序转发诚实生成的记录以创建不匹配的会话。VKE概念为签名DH协议提供了紧密的安全性证明。

在强CDH假设方面,VKE协议的安全性需要强CDH假设。若不使用通用群模型(GGM),可以使用孪生技术去除该强假设,将VKE安全性紧密基于标准CDH假设,但这会使群元素数量翻倍。或者,使用带符号二次剩余(QR)群实例化VKE协议,此时VKE安全性紧密基于因子分解假设。

2. 现实世界影响

签名DH协议是许多现实世界协议的坚实基础,如TLS 1.3、IKE和Station - to - Station协议。该方法可自然扩展以加强这些协议的安全性证明。VKE协议概念可抽象出TLS 1.3近期紧密证明中的一些关键步骤。

紧密安全性证明的另一个实际好处是,即使使用标准化的非紧密签名方案(如Ed25519或RSA - PKCS #1 v1.5)实现底层签名,也无需损失与会话数量成线性关系的额外因子。

3. 协议比较

将基于紧密证明的签名DH协议实例与现有显式认证密钥交换协议进行比较。所有这些协议若要实现完全紧密性,都需要其底层签名方案具有紧密的多用户安全性。使用Diemert等人提出的高效签名方案实现所有协议的签名,该方案的签名包含3个Zp元素,安全性基于DDH假设。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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