46、自适应UC安全下的可模糊盲签名研究

自适应UC安全下的可模糊盲签名研究

1. 引言

盲签名是由Chaum提出的一种密码学原语,它将签名算法拆分为用户(客户端)和签名者(服务器)之间的两方协议。用户能以盲化方式获得所选消息的签名,即签名者无法从协议交互中提取消息的有用信息,同时数字签名应具备存在不可伪造性。

盲签名在电子现金方案、电子投票方案和匿名凭证系统等设计中有广泛应用。自其提出以来,众多构造方案被提出。早期在独立模型和随机预言机假设下,Pointcheval和Stern对其进行了形式化处理。

盲签名是少数在现实互联网环境中得到应用的复杂密码学原语之一,因此研究更现实的攻击模型至关重要。虽然已有一些工作考虑了并发攻击等情况,但设计满足更强模型的方案仍具挑战性。

基于随机预言机或某些设置假设,提出了各种高效构造方案。然而,基于游戏的安全定义难以捕捉盲签名的所有理想属性,且在更大系统中部署时,“可证明安全”的盲签名仍可能不安全。因此,在通用可组合性(UC)框架下实现盲签名具有重要意义。

在UC环境中,针对静态对手,已有在公共参考字符串(CRS)模型下构造盲签名的方法,但该构造是否有具体实际实例未知,且仅针对静态对手。使用安全两方计算编译器可得到自适应安全的盲签名,但缺乏具体设计。

2. 研究成果

我们在UC框架下研究针对自适应对手的盲签名设计,采用“面向实践”的方法,旨在最小化通信复杂度,并满足以下要求:
- 恒定轮数。
- 会话范围选择与实际实现一致,单个会话支持多个客户端和一个签名者。
- 可信设置字符串长度与会话中参与方数量无关。
- 尽可能避免使用“逐位”的密码学原语。

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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