11、安全三方计算三角形面积协议详解

安全三方计算三角形面积协议详解

1. 引言

安全多方计算(SMC)在现代密码学和通信领域中至关重要。它旨在解决一类问题,涉及多个分布式且相互不信任的参与方共同评估一个预先确定的 n 元函数 (f(x_1, x_2, …, x_n)),其中 (x_i) 是第 i 方的私有输入。协议执行后,各方只能获得函数的输出 (f_i(x_1, x_2, …, x_n))。

与本协议相关的是安全多方计算几何(MPCG)或隐私保护计算几何(PPCG),这类问题的目标函数与几何密切相关,具有广泛的应用前景。例如:
- 房地产投资场景 :房地产投机者想购买可能因道路建设而升值的店面,但无法得知道路的精确位置,也不想泄露自己的购买意图。这涉及到私下确定点(店面)与曲线(道路)的几何关系或评估距离,是典型的 PPCG 问题。
- 联合地形探索场景 :三个国家计划进行联合地形探索,各方不想透露自己的起点,但都需要知道由这三个点构成的三角形的面积,以便进行工作量评估。
- 云计算与位置服务场景 :在云计算时代,基于位置的服务(LBS)越来越受欢迎,但也带来了隐私问题。例如智能手机聊天软件利用用户位置数据提供服务,可能会损害用户的隐私。而安全多方计算,特别是与几何问题相关的 PPCG,可以为用户提供既能享受服务又能保护隐私的解决方案。

本文提出了一个新的安全三方计算三角形面积的协议,其贡献如下:
- 简单假设 :协议仅假设存在伪随机生成器,避免了使用安全多方计算中常用的不经意传输(OT)。
- 复杂场景

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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