31、秘密共享与动态阈值方案研究

动态阈值秘密共享方案研究

秘密共享与动态阈值方案研究

1. 秘密共享相关基础理论

秘密共享方案是保障信息安全的重要手段,旨在确保关键信息不丢失、不被破坏且不落入错误的人手中。传统的阈值方案,如(m, n)阈值方案,由Blakley和Shamir独立提出。这种方案将单个主密钥K拆分为n个不同的“影子”,满足两个条件:一是知道任意m个影子(m < n),就能轻松推导出主密钥K;二是知道任意m - 1个或更少的影子,则无法推导出主密钥K。

不过,(m, n)线性阈值方案虽能在阈值范围内提供Shannon完美安全,但存在数据扩展过大的问题,m个影子才能恢复一个秘密,信息传输效率较低。为解决这一问题,Blakley和Meadows提出了(d, m, n)斜坡方案,允许d个秘密和m - d个其他预定类型的秘密组合生成n个“影子”,任意m个影子可重构这d个秘密。若只知道少于m个影子,对秘密存在预定程度的不确定性,即Shannon相对安全。许多传统的(m, n)阈值方案是(1, m, n)斜坡方案的特殊情况。

2. 动态阈值方案的提出

以往的阈值/斜坡方案存在两个未充分讨论的时间相关现象:一是当n个受托人中有m个恢复秘密时,这些受托人是否知晓秘密;二是出于安全原因更新受保护的秘密时,至少需要更改之前发放的n个影子中的一个。

为解决这些问题,本文提出了动态阈值方案,即(d, m, n, T)动态方案,T表示时间。该方案基于阈值/斜坡方案的时间扩展,与传统的时间无关阈值方案不同。在(d, m, n, T)动态阈值方案中,在时间t = tj(1 ≤ tj ≤ T)时,有n个秘密影子和一个公共影子Pj。知道任意m个影子(m < n)和公共影子Pj,就能轻松恢复d个主密钥K1

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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