47、可 equivocal 的盲签名与自适应 UC 安全

可 equivocal 的盲签名与自适应 UC 安全

1. 可 equivocal 的轻量级盲签名

可 equivocal 的轻量级盲签名方案 ⟨CRSgen, gen, lbs1, lbs2, lbs3, verify⟩ 基于 Okamoto 的盲签名方案,并使用了 2SDH 假设。该方案主要贡献在于定理 2,它表明此设计实际上是可 equivocal 的,而不只是像 Okamoto 方案那样仅具有盲性。

  • CRS 生成 :CRSgen 算法生成 crs = ⟨p, g1, g2, G1, G2, GT, ˆe, ψ, u2, v2⟩,其中 ˆe : G1 × G2 → GT 是双线性映射,G1、G2 是阶为 p 的群。
  • 密钥生成 :gen 算法生成密钥对 vk = ⟨X⟩,sk = ⟨x⟩,满足 X = gx2。
  • 签名验证 :给定消息 m 和签名 σ = ⟨ς, α, β, V1, V2⟩,验证算法检查 m, β ∈ Zp,ς, V1 ∈ G1,α, V2 ∈ G2,ς ≠ 1,α ≠ 1,并且 ˆe(ς, α) = ˆe(g1, gm2 u2vβ2 ),ˆe(V1, α) = ˆe(ψ(X), X) · ˆe(g1, V2)。

下面是签名生成协议的流程:

graph LR
    U(用户) -->|msg = ⟨m⟩, m ∈ Zp| S(签名者)
    U -->|r←Zp; W ←gmt
内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构核心算法原理;②掌握VRP建模方法多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型系统优化提供理论依据实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例数学模型,重点理解算法选择实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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