3、基于LDGM码和稀疏综合征实现数字签名及量子子集和算法

基于LDGM码和稀疏综合征实现数字签名及量子子集和算法

1. 基于LDGM码和稀疏综合征的数字签名系统

在数字签名领域,为了实现高效且公钥较小的基于码的数字签名,提出了一种基于LDGM码和稀疏综合征的解决方案。

1.1 系统参数选择与安全性评估

通过初步的安全性评估,可以找到一些能达到固定安全级别的系统参数选择。在评估过程中,考虑了各种可能的攻击漏洞,并估计了利用每种漏洞进行成功攻击所需的工作量。
在估计低重量码字搜索的工作量时,采用了特定的实现方法。虽然有一些关于二进制随机码解码算法的改进研究,但为了计算基于解码的攻击工作量,需要实际的操作计数,因此选择了能提供详细算法分析和精确操作计数的实现。对于所提出的系统,基于解码的攻击(如尝试恢复生成矩阵G的行或通过解码算法伪造有效签名)远不能提供最小的工作量,因此不是决定安全级别的关键因素。而针对签名支持分解的攻击通常能达到最小的工作量,这与系统的安全级别相符。对于本节提出的实例,基于解码的攻击工作量约为$2^{2SL}$,其中SL是声称的安全级别。即使考虑解码攻击工作量的一些减少,也不会改变系统实例的安全级别。

以下是不同安全级别对应的系统参数选择:
| SL (bits) | n | k | p | w | wg | wc | z | mT | mS | Awc | Ns | Sk (KiB) |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 80 | 9800 | 4900 | 50 | 18 | 20 | 160 | 2 | 1 | 9 | 282.76 | 2166.10 | 117 |

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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