9、快速私有集合交集实验

快速私有集合交集实验

1. 引言

私有集合交集(PSI)是一种实用的密码学原语,允许客户端和服务器基于各自的私有输入集进行交互。客户端只能获得两个集合的交集,而服务器仅能得知客户端集合的大小。PSI在许多现实场景中具有吸引力,如国家安全、执法、情报系统、医疗保健、基因组应用、协作僵尸网络检测技术、位置共享以及在线游戏中的作弊预防等。

本文聚焦于一种基于RSA - OPRF的PSI协议(DT10 - v4),它目前提供了最有效的操作,实现了线性计算和通信复杂度,并通过减少底层密码学操作的总成本提高了整体效率。目标是讨论DT10 - v4的实现并评估其性能,具体包括确定影响协议整体性能的实现选择以及提供全面的性能评估。

2. DT10 - v4 PSI协议
2.1 符号说明
符号 含义
(a \leftarrow A) 变量 (a) 从集合 (A) 中均匀随机选取
(\tau, \tau’) 安全参数
(p, q) 安全素数
(N = pq, e, d) RSA 模数、公钥和私钥指数
(H(\cdot))
内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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