14、同态加密技术全面解析

同态加密技术全面解析

1. 同态加密概述

同态加密是一种特殊的加密技术,它允许在加密数据上进行特定的运算,而无需先解密数据。不过,不同类型的同态加密有其各自的限制。

1.1 全同态加密(FHE)与浅同态加密(SWHE)

SWHE 通常只允许对操作进行有限次数的执行。例如,它可能允许任意次数的加法运算,但乘法运算最多只能进行 n 次。Gentry 的 FHE 方法是在 SWHE 的基础上构建的,通过引导(bootstrapping)技术消除了乘法运算次数的限制。

然而,即使是 FHE 也存在安全方面的局限性。虽然它能始终保持数据加密以维护机密性,但要保证数据的完整性还需要额外的工作。在云上对同态数据进行运算不会泄露数据的值,但运算结果却无法验证。云服务提供商可能会重复使用之前的运算结果,或者使用已知的公钥对自己选择的结果进行加密。

为了解决这个问题,有一种可验证计算的解决方案。该方案会对计算函数的电路表示进行混淆处理,使得进行计算的实体不知道具体在计算什么。这种方法基于同态加密来监控结果的完整性,对于企业级安全(ELS)云托管来说,这种完整性检查至关重要。因为同态加密方法能提供机密性和完整性,所以它可以将 ELS 的安全特性扩展到敌对的云环境中。

1.2 同态加密与 ELS 的集成

在探讨同态加密之前,我们先看看标准加密的局限性。

1.2.1 非同态加密

一种使用标准加密的方法是将应用程序本地托管,并将加密数据存储在云端。浏览器和应用程序处于云外的可控环境中,而数据库则在云端。应用程序在将数据发送到云数据库之前对其进行加密,在检索数据后进行解密。云仅仅

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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