35、双线性群上动态通用累加器的密码分析

双线性群上动态通用累加器的密码分析

1. 累加器相关定义

累加器涉及以下关键要素:
- 任意给定输入集 $Y$ 中元素累积得到的累加器值 $V_Y$。
- 任意累积元素 $y^ $ 的成员证明 $w_{y^ }$。
- 任意自由选择的非累积元素 $y^ $ 的非成员证明 $\overline{w}_{y^ }$。

通过使用秘密和公开的累加器密钥对 $(sk_{acc}, pk_{acc})$,此定义体现了某种构造的陷门特性。其中,秘密累加器参数 $\alpha$ 对应正式的累加器秘密密钥 $sk_{acc}$,而 $pk_{acc}$ 代表公开信息,即双线性群定义和用于公开证明验证所需的群元素。

2. α 基构造中碰撞抗性的破坏

在 $\alpha$ 基构造中,当多项式 $f_V(x) \in Z/pZ[x]$ 完全已知,或者等价地,所有累积元素的集合公开已知(通常情况如此)时,掌握单个非成员证明就足以破坏累加器方案的(假定)碰撞抗性。

在安全归约中,对于非累积元素 $y \in ACC \setminus Y_V$ 及其相对于累加器值 $V$ 的非成员证明 $\overline{w}_{y,V} = (C_y, d_y)$,元素 $\tilde{d}_y \in Z/pZ$ 需验证:
[
\left\lfloor f_V(x) - \tilde{d}_y \mod (y + x) \right\rfloor \equiv 0 \pmod{p}
]
这对应于 $\tilde{d}_y \equiv f_V(-y) \pmod

【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)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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