19、基于Tate配对的密码系统改进实现与异步网络高效安全多方计算协议

基于Tate配对的密码系统改进实现与异步网络高效安全多方计算协议

基于Tate配对的密码系统改进实现

身份基密码系统由于可将公开的个人信息直接作为加密密钥,在端到端移动安全领域具有重要应用。目前,基于椭圆曲线配对是高效实现身份基密码系统的主要方式,而该类密码系统的效率很大程度上取决于配对计算的速度。

数学基础
  • 椭圆曲线与Tate配对 :设 $p$ 是一个大素数,满足 $p \equiv 11(\bmod 12)$,$x^2 + 1$ 是 $F_p$ 上的二次不可约多项式,$\alpha$ 是其根,则 $F_{p^2} = {u\alpha + v|u, v \in F_p}$。令 $\rho = \alpha + u_0$($u_0$ 是一个非常小的整数,使得 $x^3 - \rho$ 在 $F_{p^2}$ 上不可约),$\beta$ 是 $x^3 - \rho$ 在 $F_{p^6}$ 中的根,所以 $F_{p^6} = {a_0 + a_1\beta + a_2\beta^2|a_0, a_1, a_2 \in F_{p^2}}$。
    • 设 $E$ 是 $F_{p^2}$ 上的超奇异椭圆曲线,其Weierstrass方程为 $E/F_{p^2} : y^2 = x^3 + \rho^2$,$E(F_{p^2})$ 的阶为 $p^2 - p + 1$,嵌入度 $k = 3$。扭曲映射 $\varphi : E/F_{p^2} \to E/F_{p^6}$,$(x, y) \mapsto (a\beta x^p, by^p)$,其中 $a = \rho^{-(2p - 1)/3} \in F_{
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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值