63、多方计算中的安全协议与应用

多方计算中的安全协议与应用

1 多数故障下的多方布尔计算协议

1.1 问题背景

在一个由 $n$ 个处理器组成的网络中,每个处理器持有一个私有输入 $z_i$,需要在保证本地输入隐私的同时计算函数 $j(z_1, \cdots, z_n)$。当网络中超过一半的处理器存在协作的拜占庭故障时,如何实现正确且私密的计算成为一个关键问题。

1.2 解决方案概述

提出了一种多方布尔协议,该协议能容忍任意数量的故障(故障数量 $t < n$)。此解决方案基于一种新的可验证秘密共享方式,秘密不是一次性揭示,而是逐步小增量地揭示,确保所有处理器大致同时发现秘密。协议假设存在两方不经意传输协议,并使用广播信道,不要求处理器具有相等的计算能力。

1.3 协议的四个基本属性

  • 输入独立性 :故障参与者独立于诚实参与者选择并确定其输入。
  • 隐私性 :协议执行结束时,$t$ 个拜占庭故障者无法计算出比其自身私有输入和输出所暗示的更多关于诚实参与者输入的信息。
  • 有效性 :诚实参与者要么输出“CHEATING”(若活跃拜占庭故障数量大于 $n - t$),要么输出 $v = f(z_1, \cdots, z_n)$。
  • 公平性 :故障参与者和非故障参与者在计算过程中学习计算结果的速度相同。

1.4 定理及假设

定理表明,若 $f$ 是由多项式规模算

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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