14、带辅助输入或通用模拟器的混淆不可行性

带辅助输入或通用模拟器的混淆不可行性

在密码学领域,程序混淆是一个长期的研究方向。它旨在将程序(如布尔电路)转换为可执行但完全难以理解的形式。本文深入探讨了虚拟黑盒(VBB)混淆在带辅助输入或通用模拟器情况下的不可行性,基于不可区分混淆这一概念得出了一些强有力的否定结果。

1. 背景知识

程序混淆主要有两种重要的安全概念:虚拟黑盒(VBB)混淆和不可区分混淆。
- VBB 混淆 :要求任何试图从混淆程序中获取信息的对手,其效果不能优于仅能进行黑盒访问该程序的模拟器。然而,Barak 等人构造了一些无法进行 VBB 混淆的函数族,排除了通用混淆器的存在,但仍有大量程序类可能可以被混淆。目前,VBB 混淆器仅适用于一些受限(且大多简单)的程序类。
- 不可区分混淆 :由 Garg 等人提出,要求对于计算相同函数且大小相同的两个电路 $C_0$ 和 $C_1$,它们的混淆结果难以区分。与 VBB 混淆不同,目前尚无关于不可区分混淆的不可能定理。而且,Garg 等人的构造及其变体在理想代数预言机模型中满足 VBB 保证。不可区分混淆虽然听起来晦涩,但功能强大,可用于许多应用。

2. 辅助输入与通用模拟器的概念
  • 辅助输入 :VBB 安全带辅助输入的定义是对 VBB 安全的加强,适用于对手可能有额外先验信息的情况。在大型方案或协议中使用混淆时,允许辅助输入至关重要。例如,在零知识协议中,证明者给验证者的消息包含混淆程序时,验证者的视图不仅取决于其代码,还取决于辅助输入。根据辅助输入是否依赖于被混淆的实际程序,可分为依赖辅助
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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