36、碰撞熵、隐私放大与量子密钥分发技术

碰撞熵、隐私放大与量子密钥分发技术

在当今的信息安全领域,确保数据的保密性和完整性至关重要。碰撞熵、隐私放大以及量子密钥分发等技术为实现这一目标提供了强大的工具。下面将深入探讨这些技术的原理、应用以及它们之间的关联。

碰撞熵与隐私放大

碰撞熵是信息论中的一个重要概念,它在隐私放大过程中起着关键作用。隐私放大是建立可证明安全共享密钥协议中的重要组成部分,广泛应用于有界存储、噪声信道协议以及量子密钥分发等场景。

在这些协议中,Alice和Bob首先交换一个由n个随机选择的比特组成的初步密钥A。然而,对手Eve可能会获取到关于A的一些信息。设V是包含Eve知识的随机变量,a和v分别是初步密钥和Eve知识的特定值。由于Eve对A的了解不完整,她的条件(香农和雷尼)熵为正。

假设Alice和Bob能够计算出Eve条件雷尼熵的下界l,即l ≤ H₂(A|V = v)。然后,他们从通用哈希函数类H中随机选择一个函数g,该函数将{0, 1}ⁿ映射到{0, 1}ʳ(r ≤ l),并公开交换这个函数,使得Eve也能得知g。接着,Alice和Bob将g应用于他们的初步共享密钥a,得到最终的共享密钥k = g(a)。

通过一系列的数学推导,可以得出关于最终密钥k安全性的重要结论。具体来说,根据定理10.12,有以下推论:
H(K |G, V = v) ≥ r - log₂(1 + 2ʳ⁻ˡ) ≥ r - 2⁻⁽ˡ⁻ʳ⁾ / ln(2)

这表明最终密钥k是可证明安全的,Eve对K的不确定性几乎达到最大,即K的概率分布在Eve看来几乎是均匀的。

需要注意的是,Eve了解函数g,因此我们需要考虑在G = g条件下的熵。此

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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