13、可撤销分层身份基加密:无历史更新、抗内部人员攻击与短密文

可撤销分层身份基加密:无历史更新、抗内部人员攻击与短密文

在当今数字化时代,网络通信的安全性至关重要。特别是在基于不可靠公共网络构建的系统中,保障计算机之间的通信安全成为了一项关键任务。传统的公钥基础设施(PKI)在处理大量公钥证书时面临挑战,尤其是在大型分布式系统中,其实际应用受到了限制。为了解决这一问题,身份基加密(IBE)应运而生。

1. 身份基加密及相关概念发展
  • 身份基加密(IBE) :Shamir 引入了 IBE 的概念,它允许使用任意比特串(如电子邮件地址)作为公钥。在 IBE 系统中,密钥生成中心(KGC)负责生成所有用户的秘密密钥,并建立安全通道来传输这些密钥。然而,当用户数量庞大时,单个 KGC 的工作量会显著增加,这成为了一个亟待解决的问题。
  • 分层身份基加密(HIBE) :Horwitz 和 Lynn 提出了 HIBE 的概念,使得 KGC 能够将密钥生成功能委托给低级 KGC。HIBE 不仅提高了效率,还在诸如前向安全加密、公钥广播加密等领域有重要应用。
  • 可撤销身份基加密(RIBE) :Boneh 和 Franklin 提出了一种简单的用户撤销方法,但这种方法会给 KGC 带来过大的工作量。Boldyreva、Goyal 和 Kumar 提出的 RIBE 方案将 KGC 的工作量从线性复杂度降低到了对数复杂度。此后,许多研究对 RIBE 进行了改进和拓展,包括考虑解密密钥暴露攻击、使用不同的撤销方法(如完全子树(CS)和子集差分(SD))等。
2. 可撤销分层身份基加密
内容概要:本文介绍了一种于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程础和机器学习础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配模型调优,重点关注鲁棒性设计集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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