26、揭示排序加密与隐私学习的难度及舍入学习问题研究

揭示排序加密与隐私学习的难度及舍入学习问题研究

在密码学和机器学习领域,揭示排序加密(Order-Revealing Encryption)和隐私学习(Private Learning)的难度,以及舍入学习问题(Learning with Rounding,LWR)一直是研究的热点。本文将深入探讨这些问题,并介绍相关的算法和研究成果。

弱伪造攻击算法

首先,我们来看一个弱伪造攻击算法(Weak forgery adversary A),其具体步骤如下:
1. 查询签名预言机 :随机选取消息 $m′_1, \ldots, m′_n \leftarrow_R {0, 1}^ℓ$,并向签名预言机查询这些消息的签名,得到 $\sigma′_1, \ldots, \sigma′_n$。
2. 运行学习算法 :将标记示例 $((vk, m′_1, \sigma′_1), 1), \ldots, ((vk, m′_n, \sigma′_n), 1)$ 输入到学习算法 $L$ 中,得到表示 $(m^ , \sigma^ )$。
3. 输出伪造签名 :输出伪造的签名 $(m^ , \sigma^ )$。

该算法的合理性在于,对于任意的 $i$,样本 $S - i$ 不包含关于消息 $m_i$ 的任何信息。因此,学习器生成包含消息 $m_i$ 的表示的概率为 $2^{-ℓ} = negl(k)$,从而证明了算法的合理性。

舍入学习问题

舍入学习问题(LWR)是由 Bane

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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