20、抗欺骗秘密共享与加密棒:保障数据安全的新途径

抗欺骗秘密共享与加密棒:保障数据安全的新途径

在当今数字化时代,数据安全至关重要。无论是个人隐私保护,还是商业机密的维护,都离不开可靠的加密技术。而随机比特的供应和秘密共享方案的安全性,是加密领域的核心问题。本文将深入探讨抗欺骗秘密共享以及加密棒(Randomats)这两种保障数据安全的创新技术。

抗欺骗秘密共享

秘密共享是一种将秘密分割成多个部分,分发给不同参与者的技术,只有满足一定条件的参与者集合才能恢复出原始秘密。然而,在实际应用中,可能存在参与者作弊的情况,因此抗欺骗秘密共享方案显得尤为重要。

  • 平均作弊概率与抗欺骗条件
    • 对于给定的秘密共享方案,其平均作弊概率 $\rho$ 满足 $\rho \geq \frac{1}{2}$。当且仅当对于每个作弊向量 $\delta_c$ 和每个原始向量 $\alpha$,作弊概率 $\rho_{c,\alpha}$ 都满足 $\rho_{c,\alpha} = \frac{1}{2}$ 时,等式成立,此时该秘密共享方案被称为抗欺骗的。
    • 下面通过具体的案例分析来进一步说明。在某些情况下,如 $R_{j1} \cup R_{i1} = \varnothing$ (其中 $(j1, i1) \in {(3, 4), (1, 3), (2, 4)}$ ),经过一系列推导可以得出 $\rho_c$ 的值。例如,当 $R_1 \cup R_3 = \varnothing$ 时,可计算出 $\rho_c = 1$ 。综合各种情况,可以证明 $\rho_c \geq \frac{1}{2}$ 。
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值