13、高效签名验证与匿名叛徒追踪方案解析

高效签名验证与匿名叛徒追踪方案解析

在当今数字化时代,数字签名的有效性验证以及广播加密中的叛徒追踪问题至关重要。数字签名作为电子交易中不可辩驳的加密证据,其有效性验证直接关系到交易的安全性和公正性。而在广播加密方案中,既要保证只有授权用户能够访问数字内容,又要能够追踪那些泄露密钥制造盗版解码器的叛徒,同时还要考虑用户的匿名性,这些都是亟待解决的问题。

数字签名验证方案
无CA参与的签名验证

在传统的数字签名验证中,证书撤销往往需要CA(证书颁发机构)的参与,这不仅增加了成本,还可能带来效率问题。有一种方法可以避免CA参与证书撤销,通过使用有效的不可否认证据,如签名和相应的证书,能够向任何第三方证明签名是在证书有效期间生成的。用户可以通过释放特定信息(Hi - 1(r), i - 1)将证书的有效期延长到De + L,或者通过销毁未发布的单向哈希链让证书在De到期,而这两种情况都不会影响签名的有效性状态。不过,这种方法仍然依赖TSA(时间戳服务机构)提供可信的时间戳服务。

无TTP的前向安全签名验证

前向安全数字签名方案是一种更具吸引力的解决方案,它可以在不依赖TTP(可信第三方)的情况下验证签名。该方案的核心特点是在证书的整个生命周期内保持公钥固定,同时定期更新私钥。这样即使当前的签名密钥被泄露,也不会导致过去的签名密钥受到影响,但后续的签名密钥可能会被泄露,从而导致后续时间段的签名被伪造。不过,新的PKI(公钥基础设施)可以解决这个问题。

前向安全数字签名方案包含四个组件:
- FWKG(密钥生成) :生成公钥PK和根私钥SK0,公钥PK和相关信息(Hj(r),

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,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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