17、图灵机与电路的功能加密技术解析

图灵机与电路功能加密技术解析

图灵机与电路的功能加密技术解析

在当今的加密领域,功能加密(FE)技术正逐渐成为研究的热点。它为数据的安全处理和访问控制提供了强大的工具。下面我们将深入探讨图灵机和电路的功能加密相关概念和技术。

预备知识

在开始介绍功能加密之前,我们需要了解一些基本概念。首先,我们用 λ 表示安全参数。如果对于任何多项式 p(λ),都存在一个函数 μ(λ),使得对于所有足够大的 λ ∈ N,都有 μ(λ) < 1/p(λ),那么我们称 μ(λ) 是可忽略的函数,用 negl 表示。

我们假设读者熟悉图灵机、伪随机函数和对称加密方案等标准密码学概念。这里约定图灵机在输出结果的同时也会输出其执行时间。也就是说,如果 M0(x) = M1(x),那么不仅输出结果相同,运行时间也相同。

图灵机的功能加密

图灵机的功能加密(FE)与传统的电路功能加密有所不同。在图灵机的功能加密中,功能密钥与图灵机相关联,而不是电路。并且,功能密钥可以用于解密任意长度消息的密文,解密时间仅取决于图灵机对消息的运行时间。

一个公钥功能加密方案,定义在消息空间 M 和图灵机类 F 上,由四个概率多项式时间(PPT)算法组成,即 FE = (Setup, KeyGen, Enc, Dec),具体如下:
- Setup(1λ) :该算法以一元形式的安全参数 λ 作为输入,输出公钥 - 主密钥对 (PK, MSK)。
- KeyGen(MSK, f ∈ F) :输入主密钥 MSK 和图灵机 f ∈ F,输出功能密钥 skf。
- Enc(PK

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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