44、基于更广泛假设的匿名(分层)身份基加密技术解析

基于更广泛假设的匿名(分层)身份基加密技术解析

在当今数字化的时代,信息安全至关重要。为了更好地保护数据的隐私和安全,各种加密技术应运而生。本文将深入探讨几种重要的加密方案,包括变色龙加密(Chameleon Encryption,CE)、盲公钥加密(Blind Public Key Encryption)、盲混淆电路(Blind Garbled Circuits)、可委托伪随机函数(Delegatable Pseudorandom Functions)等,并详细介绍基于这些技术构建的匿名身份基加密(Anonymous Identity-Based Encryption,AIBE)方案。

1. 相关加密方案基础概念
  • sel - IND - ANON - ID - CPA 安全性 :在这个安全游戏中,PPT 对手 A 不能以大于 1/2 + negl(λ) 的概率获胜。游戏流程如下:
    1. 对手 A 输出 (id0, id1),要求 |id0| = |id1|。
    2. 执行 Setup(1λ) 生成主公共密钥 mpk 和主秘密密钥 msk。
    3. 对手 A 通过访问 KeyGen 和 Delegate 预言机,输出消息 m 和状态 st。
    4. 随机选择 ζ ∈ {0, 1},使用 Enc 算法对 idζ 和 m 进行加密得到密文 ct。
    5. 对手 A 再次访问预言机,输出猜测的 ζ′。
    6. 对手 A 获胜的条件是 ζ′ = ζ,且 A 从未向 KeyGen 预言机查询 id0 或 id1,也从未向 Delega
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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