52、从混淆技术构建多线性映射

从混淆技术构建多线性映射

1 引言

1.1 主要贡献

本文探索了多线性映射与混淆技术之间的关系。主要贡献在于结合不可区分混淆(IO)、非交互式零知识证明(NIZK)、同态加密以及满足温和密码学假设的基础群,构建了带有自然困难问题的素数阶多线性映射。这补充了从多线性映射构建不可区分混淆器的已知结果。

提供了两种不同但密切相关的构造方法:
- 对称构造 :针对素数阶群 (G_1) 和 (G_T),构建非退化多线性映射 (e: G_1^{\kappa} \to G_T)。该构造依赖于基础群 (G_0) 满足 ((\kappa - 1)) - 强DDH假设,在此假设下证明了 (\kappa) - MDDH问题是困难的。此问题可作为多方非交互式密钥交换等多种密码学构造的基础。
- 非对称构造 :对于 (\kappa + 1) 个素数阶群 (G_i) 和 (G_T),构建多线性映射 (e: G_1 \times \cdots \times G_{\kappa} \to G_T)。该构造仅要求基础群 (G_0) 满足标准DDH假设,并证明了其自然非对称版本的 (\kappa) - MDDH假设成立。

在这两种构造中,线性度 (\kappa) 可以设定为安全参数的任意先验固定多项式值。不过,这些构造依赖于一些强大的工具,如概率不可区分混淆、双模式NIZK证明系统以及群 (\mathbb{Z}_N^+) 的加法同态加密,弱化或去除这些额外工具是一个重要的开放问题。

1.2 一般方法

对称设置
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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