78、Mt. Random:多分层随机性信标技术解析

Mt. Random:多分层随机性信标技术解析

1. 引言

随机性在构建可证明安全的密码学原语和协议中至关重要。在许多应用场景下,各方仅拥有本地随机源是不够的,还需要一个随机性信标,能够定期为所有参与方提供相同的、新鲜的、无偏且不可预测的随机值。这在诸如权益证明区块链、分片协议和需要随机性的智能合约等去中心化应用中尤为重要。

在这些场景中,理想的做法是在互不信任的参与者之间实现一个随机性信标协议,而不依赖任何单一的可信方。并且,这类协议必须保证输出的交付,其输出还需具备公开可验证性。

简单的抛硬币协议,即各方提交本地随机数,然后输出公开值的总和,是不够的。因为各方可以采用选择性中止策略来影响输出结果,即根据当前的信息决定是否公开其提交的随机数。因此,人们提出了多种构建随机性信标的替代方案,包括基于公开可验证秘密共享(PVSS)、可验证随机函数(VRF)、可验证延迟函数(VDF)和同态加密的方案。此外,RANDAO项目还提出了通过经济惩罚来实现对理性对手的公平性。

使用普通VRF的构造计算和通信成本较低,但容易受到上述选择性中止偏差的影响。因为它们依赖于拥有特定私钥的一方计算VRF,恶意方可以通过选择是否公开其在私钥下的VRF输出来影响最终结果。阈值VRF(TVRF)通过分布式密钥生成协议,允许足够多的参与方(如多数方)计算可验证随机函数,解决了这个问题。然而,当前基于TVRF的随机性信标协议只是将TVRF应用于信标的上一个输出,将新的信标输出定义为新TVRF输出的固定函数。这种方法需要一个固定的初始种子,由于种子的熵是有限的,从长远来看,该过程的不可预测性必然会下降。

基于PVSS的信标,如SCRAPE和ALBATROSS,通过让各方使用P

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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