3、隐私增强的事件调度与无线传感器网络上下文隐私的研究进展

隐私增强的事件调度与无线传感器网络上下文隐私的研究进展

隐私增强的事件调度

在事件调度领域,隐私保护是一个重要的研究方向。Chaum提出了使用盲签名的投票方案,之后Fujioka等人对其进行改进,以适应大规模选举。该方案将协议分为管理和计票两个独立阶段,投票在管理阶段进行盲签名,由选民解盲后匿名发送给计票方,由于投票不包含个人信息,之后可以公开。

若将此方案应用于事件调度问题,选民需要对|T|条消息进行盲化和解盲操作,并验证管理员对每条消息的签名;管理员需要验证|P|个签名并签署|T|条消息;计票方需要验证|P|·|T|个签名,总体需要(|P| + 2)·|T| + |P|次非对称加密操作。

此外,有两篇文献专门针对事件调度问题提出了不同的解决方案:
- Herlea等人提出了三种方法:基于可信第三方的解决方案效率高,但与对单一实体有限信任的要求相悖;直接应用通用安全分布式计算的方法存在高计算和通信复杂度的问题;“定制协商协议”则结合了同态加密和匿名通道,虽然加密操作相对高效,但需要过多的通信阶段。
- Kellermann和Böhme基于叠加发送和Diffie - Hellman密钥协商,提出了一种隐私增强的事件调度解决方案。在该方案中,每个参与者使用同态加密对其可用性模式进行加密,之后利用加密的同态性计算特定时间段内所有可用参与者的数量。

然而,提供隐私增强的基于Web的事件调度系统仍面临一些待解决的研究问题:
1. 安全定义和正确性的形式证明 :多边安全投票过程对隐私和安全有一定假设,但目前缺乏适用于隐私增强事件调度的良好应用以及正确性的形式证明,需要对需求进行良好的形式化定义,以便对特

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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