25、基于Σ协议的零知识知识证明认证编译器

基于Σ协议的零知识证明编译器

基于Σ协议的零知识知识证明认证编译器

1. 引言

零知识知识证明(ZK - PoK)是一种双方协议,由证明者和验证者参与。证明者能借此让验证者相信自己知晓满足特定关系的秘密值(知识证明或稳健性),同时验证者无法获取该秘密的任何信息(零知识)。

ZK - PoK在众多密码学应用中是重要的构建模块,如投票方案、生物识别认证、群签名、交互式可验证计算、电子现金和安全多方计算等。然而,ZK - PoK的设计、实现和形式安全属性验证等工作目前主要依靠人工完成,这既耗时又容易出错。其稳健性属性需要为每个协议从头证明,即使是该领域的专家也可能在协议设计中出现错误。

为解决这些难题,我们推出了一款基于Σ协议的ZK - PoK编译器及相关集成工具,旨在使ZK - PoK更易于实践,让更多的密码学和安全工程师能够使用。

2. 主要贡献

我们提供了一个工具包,它以ZK - PoK证明目标的抽象描述为输入,输出经过验证的稳健协议的C语言实现。具体贡献如下:
- 全面支持Σ协议 :编译器及其输入语言支持文献中所有相关的基本Σ协议和组合技术。用户可以指定任意群同态的原像证明,并通过逻辑与(AND)和或(OR)运算符进行组合,还能证明秘密之间的代数关系。可自动生成的协议示例涵盖了多种应用场景。
- 自动决策与优化 :编译器会自动选择协议中的安全参数和区间,消除因参数选择不一致导致的安全漏洞。同时,它能够自动重写证明目标,降低生成协议的复杂度。
- 形式化验证 :编译器会生成协议稳健性的形式化证明,通过Isabelle/HOL

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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