23、多服务器下带结果验证的私有信息检索

多服务器下带结果验证的私有信息检索

1. 引言

私有信息检索(PIR)允许客户端从数据库中检索元素,而不向数据库服务器透露所下载的是哪个元素。PIR 协议的通信复杂度是客户端为了从数据库中检索一位信息而必须交换的总比特数。PIR 是密码学中一个基本的隐私保护原语,在许多系统中都有应用,如私有媒体浏览、元数据私有消息传递和智能手机的基于位置的服务。

一个简单的 PIR 协议要求客户端从服务器下载整个数据库,这会导致与数据库大小成线性关系的过高通信复杂度。Chor 等人表明,如果只有一个服务器,并且要求检索索引具有完美的隐私性,那么线性通信复杂度是不可避免的。如果需要同时实现完美隐私和亚线性通信复杂度,则需要多服务器 PIR 模型。在多服务器 PIR 模型中,数据库在多个服务器之间复制,客户端通过向每个服务器查询一次来检索数据库元素,使得每个单独的服务器都无法得知检索索引的信息。t - 私有 k - 服务器 PIR 协议为任意 t 个合谋的服务器提供了更强的安全保证,即检索索引是完全私密的。

早期的 PIR 协议总是假设服务器是诚实但好奇的,即它们严格遵循协议规范,但试图了解检索索引。近年来,人们做出了很多努力来处理恶意服务器,这些服务器可能合谋并向客户端提供错误答案,以欺骗客户端重建错误的值。能够容忍恶意服务器的 PIR 协议在现代云计算时代特别有意义,因为它们允许使用不可信的云服务来实现 PIR 服务器,即将 PIR 服务器的计算外包给云。

以下是几种不同类型的 PIR 协议及其特点:
- 拜占庭鲁棒 PIR(BRPIR) :不仅允许客户端在存在有限数量的恶意服务器的情况下学习到所检索数据库元素的正确值,还允许客

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证
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