20、基于格的定长群组签名方案解析

基于格的定长群组签名方案解析

1. 方案概述

群组签名方案是一种特殊的数字签名方案,允许群组成员以群组的名义对消息进行签名,同时在必要时可以追踪到签名者的身份。本方案利用改进的 Boyen 签名来招募群组成员,并结合多种加密和证明机制,实现了消息依赖开放的定长群组签名。

1.1 相关密钥说明

  • 准入者密钥 :用于为消息 $M$ 生成令牌 $t_M$。
  • 发行密钥 :作为签名密钥,用于招募群组成员。
  • 开放密钥 :用于通过两个公钥对应的私钥之一追踪签名。

2. 方案构建步骤

2.1 密钥生成(Keygen(λ))

密钥生成算法的步骤如下:
1. 选择整数 $d$ 和严格递增的整数序列 $c_0, \cdots, c_d$。然后生成验证密钥 $A \in R^{1\times \overline{m}}_q$;$A[0], A[1], \cdots, A[d] \in R^{1\times k}_q$;$F_0 \in R^{1\times \overline{m}}_q$;$F, F_1 \in R^{1\times \ell}_q$;$u \in R_q$ 和用于 Ducas 签名方案的签名密钥 $R \in R^{m\times k}_q$。
2. 选择抗碰撞哈希函数 $H : {0, 1}^ \to {1, 2, 3}^\kappa$(其中 $\kappa = \omega(\log \lamb

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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