54、非交互式安全多方计算与恶意PUF下安全计算的可行性分析

非交互式安全多方计算与恶意PUF下安全计算的可行性分析

在当今的信息时代,安全计算是保障数据隐私和安全的关键技术。非交互式安全多方计算(NIMPC)和物理不可克隆函数(PUF)在安全计算领域有着重要的应用。下面将详细介绍NIMPC的相关协议和PUF在恶意环境下的安全计算可行性。

非交互式安全多方计算(NIMPC)

对于指示函数集合 $H′ ⊂ H_{ind}$,可以得到一个通信复杂度为 $|H′| · m · poly(d, n)$ 的NIMPC协议。以 $X = {0, 1}^n$ 和 $H′$ 为权重为 $w$ 的向量的指示函数集合为例,能得到一个用于 $n$ 中取 $w$ 阈值函数的NIMPC,其通信复杂度为 $n^{O(w)}$。

阿贝尔程序的t - 鲁棒NIMPC

这里主要介绍针对对称函数的NIMPC协议,它是阿贝尔群程序NIMPC更一般结果的推论。下面给出相关定义:
- 定义13 :设 $G$ 是一个阿贝尔群,$S_1, \ldots, S_n$ 是 $G$ 的子集,$H_G^{S_1,\ldots,S_n}$ 是形如 $h(x_1, \ldots, x_n) = f(\sum_{i=1}^{n} x_i)$ 的函数 $h : S_1 × \cdots × S_n → {0, 1}$ 的集合,其中 $f : G → {0, 1}$。
- 定义14 :若对于 $[d]^n$ 中的每一个 $(x_1, \ldots, x_n)$ 和每一个置换 $\pi : [n] → [n]$,都有 $h(x_1, \ldots, x_n) = h(x_{\pi(1)}

【太阳能学报EI复现】基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档是一份关于“基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析”的研究资料,旨在通过Matlab代码实现对该优化模型的复现。文档重点介绍了如何利用粒子群优化(PSO)算法解决风能水能联合调度中的复杂优化问题,包括系统建模、目标函数构建、约束条件处理及算法实现过程。研究兼顾可再生能源的不确定性电力系统运行的经济性,通过仿真验证了该方法在提升能源利用率和系统稳定性方面的有效性。此外,文档还附带多个相关领域的Matlab代码案例,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等,突出其在电力系统优化中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源优化调度的工程技术人员;尤其适合希望复现EI期刊论文或开展智能优化算法在能源领域应用研究的用户。; 使用场景及目标:①学习并复现基于粒子群算法的风-水电联合运行优化模型;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模仿真方法;③拓展至微电网、储能调度、多能源协同优化等相关课题的研究开发。; 阅读建议:建议结合文档中提供的Matlab代码进行逐模块调试分析,重点关注目标函数设计、粒子群算法参数设置及约束处理机制。同时可参考文中列举的其他优化案例,举一反三,提升对智能算法在能源系统中综合应用的理解实践能力。
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