58、可验证私有多项式评估:原理、攻击与安全模型解析

可验证私有多项式评估:原理、攻击与安全模型解析

1. 引言

在密码学领域,可验证私有多项式评估(PPE)是一个重要的研究方向。它涉及到在保护多项式和用户数据隐私的同时,确保计算结果的正确性。本文将深入探讨PPE的相关概念、对现有方案的密码分析以及新的安全模型。

2. 相关概念与工具
2.1 基本密码学假设
  • 离散对数假设(DL) :设 $p$ 是根据安全参数 $\lambda \in N$ 生成的素数,$G$ 是阶为 $p$ 的乘法群,$g \in G$ 是生成元。离散对数假设表明,存在一个可忽略函数 $\epsilon$,使得对于所有 $x \stackrel{\$}{\leftarrow} Z_p^*$ 和 $A \in poly(\lambda)$,有 $Pr [x’ \leftarrow A(g^x) : x = x’] \leq \epsilon(\lambda)$。
  • 决策性Diffie - Hellman假设(DDH) :同样基于素数 $p$、乘法群 $G$ 和生成元 $g$,决策性Diffie - Hellman假设指出,存在可忽略函数 $\epsilon$,对于所有 $(x, y, z) \leftarrow (Z_p^*)^3$ 和 $A \in poly(\lambda)$,有 $|Pr [b \leftarrow A(g^x, g^y, g^z) : b = 1] - Pr [b \leftarrow A(g^x, g^y, g^{x \cdot y}) : b = 1]| \leq \epsilon(\lambda)$
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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