24、解决DLP安全问题的新方法与技术

解决DLP安全问题的新方法与技术

1. 新的域表示与目标域选择

为解决DLP(离散对数问题)安全问题,引入了新的域表示。对于扩展域$K = F_{q^{kn}}$,具体操作步骤如下:
1. 选择正整数$d_h$,使得$n \leq q^{d_h} + 1$。
2. 选取$h_0, h_1 \in F_{q^k}[X]$,满足$h_1(X^q)X - h_0(X^q) \equiv 0 \pmod{I(X)}$,其中$I(X)$是$F_{q^k}[X]$中不可约的$n$次多项式。
3. 引入辅助变量$y = x^q$,这样就得到了$K$的两个同构表示$F_{q^k}(x)$和$F_{q^k}(y)$。

这种新的表示方式结合了Joux和G¨olo˘glu等人的表示优点,具有以下优势:
- 能够使用更小的$q$,从而降低解决DLP的复杂度。
- 增加了$(h_1, h_0)$对系数定义在$F_{q^k}$真子域上的可能性,便于应用因子基约简技术。

目标域方面,主要关注两条超奇异曲线:
|曲线类型|曲线方程|嵌入度|重点研究曲线|用途|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|超奇异椭圆曲线|$E_i/F_{2^p} : Y^2 + Y = X^3 + X + i$($i \in {0, 1}$)|4|$E_0/F_{2^{1223}} : Y^2 + Y = X^3 + X$|最初用于128位安全协议|
|超奇异二维超椭圆曲线|$H_i/F_{2^p} : Y^2 + Y = X^5 + X^3 + i$($i \in {0, 1}$)|12|$H_0/F_{2

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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