31、MPC与SFE:统一腐败模型下的完美安全

MPC与SFE:统一腐败模型下的完美安全

在当今的信息安全领域,多方计算(MPC)和安全函数评估(SFE)是两个重要的研究方向。本文将深入探讨在统一腐败模型下,MPC与SFE如何实现完美安全,同时介绍一些关键的工具和协议。

1. 基础概念与模型
  • 敌手能力 :敌手的腐败能力由敌手结构 $Z = {(A_1, E_1, F_1), \ldots, (A_m, E_m, F_m)}$ 来刻画。敌手会在协议开始前非自适应地选择一个三元组 $Z^\star = (A^\star, E^\star, F^\star)$,其中 $A^\star$ 中的玩家被主动腐败,$E^\star$ 中的玩家被被动腐败,$F^\star$ 中的玩家被故障腐败。一个协议若能抵御由 $Z$ 刻画的敌手,就被称为 $Z$ - 安全的。
  • 安全模型 :采用标准的安全信道模型,玩家 $p_1, \ldots, p_n$ 通过双边同步安全信道的完整网络相连。计算被描述为有限域 $F$ 上的算术电路,包含加法(或线性)门和乘法门。协议的安全性是信息论意义上无错误概率的,即完美安全,这是最强的安全概念。
2. SFE协议示例

以一个具体的SFE协议为例,敌手有多种腐败方式,如被动腐败 $p_1$,或主动腐败 $p_2$ 并故障腐败 $p_4$,或主动腐败 $p_3$ 并故障腐败 $p_4$。该协议的工作流程如下:
1. 首先使用 $p_4$ 作为可信方,$p_4$ 先将函数输出发送给 $p_1$,再发送给 $p_2$ 和 $p_3$。
2. 若 $p_4$

传送带损坏对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术工业实践的融合。 • 教育培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究创新:支持计算机视觉环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
水下垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:水下垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1049张图片 验证集:300张图片 测试集:150张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1049张图片 • 验证集:300张图片 • 测试集:150张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别: Aerosol(气溶胶罐) Aluminium blister pack(铝泡罩包装) Aluminium foil(铝箔) Battery(电池) Broken glass(碎玻璃) Carded blister pack(卡式泡罩包装) Cigarette(香烟) Clear plastic bottle(透明塑料瓶) Corrugated carton(瓦楞纸箱) Crisp packet(薯片袋) Disposable food container(一次性食品容器) Disposable plastic cup(一次性塑料杯) Drink can(饮料罐) Drink carton(饮料纸盒) Egg carton(鸡蛋盒) Foam cup(泡沫杯) Foam food container(泡沫食品容器) Food Can(食品罐) Food waste(食物垃圾) Garbage bag(垃圾袋) Glass bottle(玻璃瓶) Glass cup(玻璃杯) Glass jar(玻璃罐) Magazine paper(杂志纸) Meal carton(餐盒) Metal bottle cap(金属瓶盖) Metal lid(金属盖子) Normal paper(普通纸) Other carton(其他纸盒) Other plastic(其他塑料) Other plastic bottle(其他塑料瓶) Other plastic container(其他塑料容器) Other plastic cup(其他塑料杯) Other plastic wrapper(其他塑料包装) Paper bag(纸袋) Paper cup(纸杯) Paper straw(纸吸管) Pizza box(披萨盒) Plastic bottle cap(塑料瓶盖) Plastic film(塑料薄膜) Plastic gloves(塑料手套) Plastic lid(塑料盖子) Plastic straw(塑料吸管) Plastic utensils(塑料餐具) Polypropylene bag(聚丙烯袋) Pop tab(易拉罐拉环) Rope - strings(绳子-字符串) Scrap metal(废金属) Shoe(鞋子) Single-use carrier bag(一次性购物袋) Six pack rings(六罐环) Spread tub(涂抹桶) Squeezable tube(可挤压管) Styrofoam piece(泡沫塑料片) Tissues(纸巾) Toilet tube(卫生纸卷) Tupperware(特百惠) Unlabeled litter(未标记垃圾) Wrapping paper(包装纸) • Aerosol(气溶胶罐) • Aluminium blister pack(铝泡罩包装) • Aluminium foil(铝箔) • Battery(电池) • Broken glass(碎玻璃) • Carded blister pack(卡式泡罩包装) • Cigarette(香烟) • Clear plastic bottle(透明塑料瓶) • Corrugated carton(瓦楞纸箱) • Crisp packet(薯片袋) • Disposable food container(一次性食品容器) • Disposable plastic cup(一次性塑料杯) • Drink can(饮料罐) • Drink carton(饮料纸盒) • Egg carton(鸡蛋盒) • Foam cup(泡沫杯) • Foam food container(泡沫食品容器) • Food Can(食品罐) • Food waste(食物垃圾) • Garbage bag(垃圾袋) • Glass bottle(玻璃瓶) • Glass cup(玻璃杯) • Glass jar(玻璃罐) • Magazine paper(杂志纸) • Meal carton(餐盒) • Metal bottle cap(金属瓶盖) • Metal lid(金属盖子) • Normal paper(普通纸) • Other carton(其他纸盒) • Other plastic(其他塑料) • Other pl
内容概要:本文介绍了在MATLAB平台上实现的基于CNN-SVM融合模型的多特征分类预测项目,通过结合卷积神经网络(CNN)强大的自动特征提取能力支持向量机(SVM)优异的分类泛化性能,构建了一种高精度、强鲁棒性的混合分类框架。项目详细阐述了模型的整体架构,包括数据预处理、CNN特征提取、全连接层输出、特征降维标准化、SVM分类决策等模块,并针对多源高维特征融合、小样本不平衡、特征空间不匹配、模型效率可解释性等实际挑战提出相应解决方案。文中还提供了部分代码示例和性能评估方法,展示了该模型在图像、医疗、金融等多领域的应用潜力。; 适合人群:具备一定机器学习和MATLAB编程基础,从事数据分析、智能系统开发或相关研究工作的高校师生、科研人员及工程技术人员;适合有一定深度学习背景、希望探索模型融合技术的中级开发者。; 使用场景及目标:①应用于多特征、小样本、类别不平衡的复杂分类任务,如医学图像识别、金融欺诈检测、工业故障诊断等;②提升分类准确率模型泛化能力,同时增强决策可解释性;③为实际业务场景提供可复用、可扩展的智能分类解决方案。; 阅读建议:建议结合MATLAB深度学习工具箱动手实践,重点关注CNN特征提取SVM分类的衔接流程,理解特征降维标准化的关键作用,并通过调整网络结构、核函数参数等进行模型优化实验,深入掌握融合模型的设计思想调参技巧。
源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 @TOC MatlabSimulinkBookExample 图书:《Matlab/Simulink控制系统仿真》 Matlab 计算基础 表2.1 Matlab 常用文件管理命令 表2.2 Matlab 常用帮助命令 表2.3 Matlab 默认常量 表2.4 Matlab 的数据显示格式 表2.5 Matlab 常用特殊矩阵生成函数 表2.6 矩阵基本运算 表2.7 常用矩阵函数运算 表2.8 常用矩阵分解运算函数 表2.9 关系运算符 表2.10 逻辑运算符 表2.11 关系运算函数 表2.12 逻辑运算函数 6 符号运算 定义符号变量(表达式) 表示 f 关于 x 求 n 阶导数 表示 f 关于 r 求从 x0 到 x1 的定积分 7 复数运算基础 对符号函数中自变量进行赋值 e.g. subs(f, {x,y}, {-1,2}) 对函数 f 中自变量 x 和 y 分别赋值 -1 和 2 绘制极坐标图 表2.13 复数的结构操作函数 求有理式的留数 拉氏变换 拉氏反变换 Z变换 Z反变换 8 Matlab 常用绘图命令 所有画二维图形的命令 所有画三维图形的命令 图形窗口 分割图形 9 Matlab 程序设计 Simulink 仿真 控制系统数学模型 微分方程求解 微分方程求解 分子多项式 分母多项式 多项式乘法函数 多项式求根函数 由根创建多项式函数 求多项式在给定点的值函数 建立传递函数模型函数 提取模型中分子分母多项式系数的函数 建立零极点形式的数学模型 提取模型中零极点和增益向量的函数 传递函数模型部分分式展开的函数 建立状态空间模型函数 提取模型中状态空...
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