35、马尔可夫分布下IND - CPA 蕴含 IND - SO - CPA

马尔可夫分布下IND - CPA 蕴含 IND - SO - CPA

1. 安全定义

在密码学中,我们关注几种重要的安全概念,下面依次介绍。

1.1 IND - CPA 和 Mult - IND - CPA 安全
  • Mult - IND - CPA 安全 :对于公钥加密方案 PKE,敌手 $B_{mult}$,正整数 $s$ 和比特 $b$,考虑如图 1 所示的游戏 mult - IND - CPA $ {PKE,b}$。敌手 $B {mult}$ 只能提交消息向量 $m_0, m_1 \in M^s$。我们定义优势函数:
    [Adv_{mult - IND - CPA}^{PKE}(B_{mult}, \lambda) := Adv\left[mult - IND - CPA_{B_{mult}}^{PKE,0}, mult - IND - CPA_{B_{mult}}^{PKE,1}\right]]
    如果对于所有概率多项式时间(PPT)敌手 $B_{mult}$,$Adv_{mult - IND - CPA}^{PKE}(B_{mult}, \lambda)$ 都是可忽略的,那么 PKE 是 Mult - IND - CPA 安全的。
  • IND - CPA 安全 :对于敌手 $B_{CPA}$,令 $s := 1$ 就得到 IND - CPA 安全的定义,记为 $Adv_{IND - CPA}^{PKE}(B_{CPA}, \lambda)$ 。通过标准的混合论证可以证明以下引理:
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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