27、高效带宽的属性基签名与签密方案解析

高效带宽的属性基签名与签密方案解析

在当今数字化时代,信息的安全传输和存储至关重要。属性基签名(ABS)和属性基签密(ABSC)作为保障信息安全的重要技术手段,受到了广泛关注。本文将深入探讨一种具有高效带宽特性的ABS和ABSC方案,详细介绍其相关概念、算法以及安全定义。

1. 预备知识

在详细介绍ABS和ABSC方案之前,我们需要了解一些必要的预备知识和符号表示。
- 符号表示
- (x \in_R X):表示从集合(X)中均匀随机选取一个元素(x)。
- ([n]):表示正整数集合({1, 2, \ldots, n})。
- 访问结构(Access Structure) :设(U)为属性全集,(P(U))为(U)的所有子集的集合。(P(U)\setminus{\varnothing})的每个非空子集(A)称为一个访问结构。(A)中的集合称为授权集,不在(A)中的集合称为非授权集。若对于任意(C \in P(U)),当(C \supseteq B)(其中(B \in A))时,必有(C \in A),则称(A)为单调访问结构(MAS)。一个属性集(L)满足(A)(即(A)接受(L))当且仅当(L)是(A)中的授权集,即(L \in A)。
- 线性秘密共享方案(LSSS) :设(U)为属性全集,对于访问结构(A)的秘密共享方案(\Pi_A)在(\mathbb{Z} p)上是线性的,如果它由以下两个多项式时间算法组成:
- Distribute((M, \sigma, \alpha))

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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