2、公钥加密与安全概念解读

公钥加密与安全概念解读

公钥加密(PKE)在现代密码学中扮演着至关重要的角色,它为信息的安全传输和存储提供了强大的保障。本文将深入探讨公钥加密的一些关键安全概念以及几种基本的公钥加密方案。

不可延展性(Non - malleability)

不可延展性是公钥加密中的一个重要安全概念。它的核心思想是,给定一个加密了明文 $m$ 的密文 $c$,攻击者无法构造出一个密文 $c’$,使得 $c’$ 解密后的明文 $m’$ 与 $m$ 存在“有意义的关联”,例如 $m’ = m + 1$。这种安全性在诸如密封位拍卖等场景中是必不可少的。

不可延展性的概念最早由 Dolev 等人在 1991 年提出,并给出了基于模拟的形式化定义。此后,Bellare 等人在 1998 年、Bellare 和 Sahai 在 1999 年、2006 年以及 Pass 等人在 2007 年又提出了其他几种形式化定义。虽然不可延展性听起来更像是完整性的安全概念,但在上述所有形式化定义中,选择明文攻击下的不可延展性都意味着 IND - CPA 安全。

Bellare 等人(1998)和 Dolev 等人(2000)证明了 IND - CCA 安全与选择密文攻击下的一种不可延展性是等价的,这凸显了 IND - CCA 安全的重要性。Bellare 和 Sahai(1999)还证明了几种不可延展性形式之间的等价性,包括基于模拟的、基于比较的和基于不可区分性的形式。Bellare 和 Sahai(2006)以及 Pass 等人(2007)则澄清了公钥加密不可延展性形式化定义中对无效密文处理的一些微妙之处。特别地,Pass 等人的工作表明,对于解密算法可能返回无效符号 $\perp$ 的公钥加密方案,

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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