49、公开可审计的功能加密技术解析

公开可审计的功能加密技术解析

在当今数字化时代,数据安全和隐私保护至关重要。功能加密(FE)作为一种先进的加密技术,能够在保护数据隐私的同时,实现对数据的特定功能操作。而公开可审计的功能加密(PAFE)则进一步增强了系统的安全性和可信度,允许外部审计者验证系统操作的正确性。本文将深入探讨PAFE的相关概念、构造方法以及不同场景下的应用。

1. 公开可审计性定义

公开可审计性是PAFE的核心概念之一。设SET属于{UD, UAD, UED, UEAD},考虑相关实验PA - UD、PA - UAD、PA - UED和PA - UEAD。对于函数族F的PAFE,如果对于任意的λ∈N,任意的x∈Xλ,以及任意的概率多项式时间(PPT)敌手A,都有Pr[PA - SET(1λ, A) = 1] < negl(λ),则称该PAFE对于相应的腐败集合是SET公开可审计的。

从这个定义可以得出以下两个重要观察:
- 诚实加密者情况 :当加密者诚实可信时,审计者应能保证接收到与所选函数fi和诚实加密者使用的实际明文x相对应的精确函数输出。
- 不可信加密者情况 :在PA - UED和PA - UEAD场景中,加密者不可信,无法保证密文是诚实计算得出的。此时,审计者所能期望的最佳结果是一种“一致性”概念,即必须存在某个在fi定义域内的公共明文元素(对于多个函数,是它们定义域的非空交集),其计算结果与审计者接收到并验证的输出一致。

另外,在PA - UD实验中,条件y⋆≠fi(xj)可以等价地写成(y⋆≠PAFE.Dec(mpk, fi, skf, i, ctj))。但在PA -

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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