39、基于中国剩余定理的抗合谋指纹码及其随机错误恢复能力

基于中国剩余定理的抗合谋指纹码及其随机错误恢复能力

1. 引言

在指纹识别方案中,每个内容副本都会嵌入一个独特的ID作为数字水印。若出现盗版副本,可通过检测嵌入的ID追踪到非法传播的源头。然而,合谋攻击试图通过比较多个具有不同ID的副本,来擦除或修改嵌入的ID。

为应对合谋攻击,提出了带ϵ错误的c安全码。其定义为:存在一个追踪算法,输入由最多c个合谋者组成的联盟生成的任何码字,该追踪算法能以大于1 - ϵ的概率正确输出联盟成员。本文中,n表示不同ID的总数,c表示用于合谋攻击的最大副本数。

此前提出的c安全码存在码长过长的问题。虽然已有一些改进构造,但对于大n和大c的情况,码长问题仍未解决。本文提出了c安全CRT码,该码基于中国剩余定理,其码长在大n和大c时比其他c安全码更短。同时,还探讨了使该码具有随机错误恢复能力的方法,并提出了估计联盟规模的方法。

2. c安全CRT码

为减少c安全码的码长,采用了以下策略:
1. 为每个副本分配Zn(Zn = {0, 1, · · ·, n - 1})中的一个不同整数作为ID。通过中国剩余定理,将ID表示为一组较小的整数(余数),该码也因此得名。c安全CRT码是一种级联码,余数由各自的内码进行编码。
2. 采用O(n) n安全码作为内码,因为它是小n时最短的n安全码。

模数 :设k、k′和l为三个正整数,满足⌊2k′/c⌋ = (k + l)。设p0, …, pk′ - 1为两两互质的正整数,且p0 < · · · < pk′ - 1,p0 × · · · × pk - 1 ≥ n,这些整数称为模数,所有模数

基于非支配排序遗传算法NSGAII的综合能源优化调度(Matlab代实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序遗传算法NSGA-II的综合能源优化调度展开,重点介绍了该算法在综合能源系统中的应用及Matlab代实现过程。文中详细阐述了NSGA-II算法的基本原理及其在多目标优化问题中的优势,如处理可再生能源波动性、多能源协同调度、储能优化配置等问题。结合具体案例,展示了如何构建综合能源系统优化调度模型,并通过Matlab编程实现算法求解,涵盖模型构建、参数设置、仿真运行与结果分析等环节。同时提及多种相关优化技术与应用场景,突出其在电力系统、微电网、储能管理等领域的实用价值。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础,从事能源系统优化、智能算法应用研究的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合致力于综合能源系统调度与多目标优化方向的1-5年经验研究人员; 使用场景及目标:①掌握NSGA-II算法在综合能源系统多目标优化调度中的建模与实现方法;②学习如何利用Matlab进行多目标优化问题的仿真与结果分析;③为科研复现、论文撰写或实际工程项目提供可参考的技术路线与代基础; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代实例,逐步理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注目标函数设计、约束条件处理及Pareto前沿的生成机制,同时可延伸学习文中提到的其他优化算法与场景,提升综合建模能力。
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