30、可增量执行签密与分层身份基广播加密技术解析

可增量签密与HIBBE技术解析

可增量执行签密与分层身份基广播加密技术解析

1. 可增量执行签密方案对比

可增量执行签密是对传统在线/离线签密的一种推广,有助于优化发送方的离线计算。下面我们将介绍一种通用可增量执行签密构造(GIESC),并与之前的签密构造进行多方面对比。
| 方案 | CMSMtk | OCtEaS | 我们的方案:GIESC |
| — | — | — | — |
| 初始设置计算 (sc1) | - | - | DS.sign†(仅使用发送方私钥 skS 和公钥 pkS) |
| 握手计算 (sc2) | TBKEM.enc†(使用 skS、pkS 和接收方公钥 pkR) | DS.sign†(使用 skS、pkS 和 pkR),KEM.enc† | TBKEM.enc†(使用 skS、pkS 和 pkR) |
| 在线计算 (sc3) | DS.sign†,TCMT.switch,OTS.sign,DEM.enc | DEM.enc | DEM.enc |
| 强安全性 | 是 | 否 | 是 |
| 并行解签密特性 | 否 | 是 | 是 |
| 底层签名方案 DS 的安全假设 | sUF - CMA | sUF - CMA | UF - GMA(最弱) |
| 密文开销 | (\vert C\vert + \vert \sigma_1\vert) | (\vert C\vert + \vert \sigma_1\vert) | (\vert C\vert + \vert \sigma_1\vert + \vert opk\vert + \vert \sigma_2\vert) |

从表格中可以看出,我们的 GIESC 构造

【故障诊断】【pytorch】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编程础和深度学习础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,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特征学习方法;③ 复现并改进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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