5、无随机预言机的无证书签名方案

无随机预言机的无证书签名方案

在当今的数字世界中,信息安全至关重要,尤其是在签名方案方面。传统的签名方案存在一些问题,如密钥托管和证书管理的复杂性。无证书公钥密码学(CL - PKC)的出现为解决这些问题提供了新的思路。本文将详细介绍一种无随机预言机的无证书签名方案,该方案能够有效抵御恶意密钥生成中心(KGC)的攻击。

1. 引言

无证书公钥密码学(CL - PKC)由Al Riyami和Paterson提出,旨在解决基于身份的密码系统(ID - PKC)中的密钥托管问题,并消除传统公钥密码学(PKC)中证书的使用。在CL - PKC系统中,有一个受信任的第三方——密钥生成中心(KGC),它负责根据用户的身份生成部分私钥。用户的实际密钥由KGC生成的部分私钥和用户自己生成的秘密密钥组成,只有同时知道这两个密钥,才能成功进行加密操作。此外,用户将自己的秘密信息与KGC的公共参数相结合,生成自己的公钥并自行发布,从而实现了隐式认证,避免了ID - PKC中固有的密钥托管问题。

然而,过去的无证书签名方案大多仅在随机预言机模型下被证明是安全的。但当随机预言机被具体的哈希函数实例化时,这些方案可能不再安全。而且,许多现有方案只关注I类安全,忽略了恶意KGC(II类安全)的重要性,因此容易受到恶意但被动的KGC攻击。

本文提出了一种基于Waters基于身份的加密方案的无证书签名方案,该方案无需依赖随机预言机假设,即可证明对恶意KGC攻击具有安全性。其安全性基于提出的增强计算Diffie - Hellman问题(ACDHP)和2 - Many Diffie - Hellman问题(2 - Many - DHP)。

2. 预备知识
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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