24、快速验证UOV和Rainbow改进版本及代码等价性在密码学中的应用

快速验证UOV和Rainbow改进版本及代码等价性在密码学中的应用

1. UOV和Rainbow改进版本

Petzoldt等人提出了创建基于UOV和Rainbow且具有结构化公钥的方案,可将公钥大小最多减少83%。其主要思路是将结构化矩阵B插入公钥的Macauley矩阵$M_P$中,矩阵B选择为部分循环矩阵,其行由$B[i] = R_{i - 1}(b) (i = 1, \ldots, m)$给出,其中b是随机选择的向量,$R_i$表示循环右移i个位置。

为了将矩阵B插入$M_P$,作者利用了UOV公钥和私钥之间的关系$P = F \circ T$,转化为矩阵方程$M_P = M_F \cdot A$,其中变换矩阵A的元素是仿射映射T系数的二次函数。若矩阵A可逆,则可以计算矩阵$M_F$,使得$M_P$具有$M_P = (B|C)$的形式,其中B是部分循环矩阵,C是无明显结构的矩阵。

下面是UOV和Rainbow的替代密钥生成流程:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    T(T, B):::process --> P(P):::process
    P --> F(F, C):::process
    S(S, T, P):::process --> P2(P):::process
    P2 --> F2(F, P):::process
2. 验证过程

多变量签名方案验证过程的核心是对

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。所有代码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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