34、匿名凭证与隐私保护技术解析

匿名凭证与隐私保护技术解析

在当今数字化时代,隐私保护变得越来越重要。匿名凭证和相关的隐私保护技术为我们提供了一种有效的方式来在享受数字服务的同时保护个人隐私。下面将详细介绍这些技术的原理、实现以及应用。

1. 隐私保护场景与证书特性
  • 场景示例 :以用户进入大学图书馆阅览室为例,用户的身份信息(如学生证中的内容)通常不会随意披露给图书馆管理员,只有在书籍被盗的情况下,管理员才会在学校管理部门的介入下获取用户身份。
  • 数据项关系证明 :当用户向不同机构出示多个证书时,应能在不披露具体数据项的情况下证明证书中数据项之间的关系。例如,向租车公司出示驾照和信用卡证书时,无需披露姓名,只需证明两个证书是发给同一个人的。
  • 证书颁发的理想特性 :用户获取证书时,应能让颁发者只了解部分数据项,而对用户选择隐藏的数据项一无所知,这种颁发方式称为盲认证。例如,在电子现金的在线双重消费测试中,用户选择一个随机唯一的数字,银行对其进行认证但不了解该数字。
2. 密码学原语

为了实现上述证书特性,需要使用一些密码学原语,包括零知识证明系统、加密方案、承诺方案和签名方案。

2.1 零知识证明系统

零知识证明是一种双方协议,证明者向验证者证明自己知道某个秘密值,但验证者不会获得关于该秘密值的任何额外信息。用 PK{(w) : W(w) = 1} 表示零知识证明,其中 W 是布尔谓词。例如,PK{(x, y) : W1(x, y) = 1 ∧ W2(x, z)

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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