30、安全双方计算中的部分公平性与安全消息传输协议

安全双方计算中的部分公平性与安全消息传输协议

1. 安全双方计算中的部分公平性

在安全双方计算中,部分公平性是一个重要的研究课题。对于某些协议,在满足一定条件下可以实现特定的安全性,但也存在一些限制。

1.1 协议的安全性分析

在某些协议中,如涉及 ShareGen′ p,r 的协议,当考虑恶意参与者时,协议的安全性需要进一步分析。对于恶意的 P2,协议 Πhy 声称具有 1/p - 安全性。在分析过程中,会涉及到对分布 D1 的考虑,通过构造 ShareGen′ p,r 可知,对于任意 z ∈ Z1 n,有 Pra←D1[a = z] ≥ 1/p · 1/|Z1 n| 。利用这个性质和引理 1,可以得出在迭代 i∗ 中 A 中止的概率至多为 1/p 。

1.2 1/p - 安全性与带中止安全的不可兼得性

对于某些功能,当至少一个域是多项式大小时,可以同时实现 1/p - 安全性和带中止安全。但如果两个域都是超多项式大小时,一般情况下无法同时满足这两个标准。以函数 F = {EQn : {0, 1}ℓ(n) × {0, 1}ℓ(n) → {0, 1}} 为例,其中 ℓ(n) = ω(log n) 。如果协议 Π 是带中止安全的,那么对于任何 p ≥ 4 + 1/poly(n) ,Π 不能 1/p - 安全地计算 F 。
下面是具体的证明步骤:
- 定义相关变量 :假设协议 Π 有 r = r(n) 次迭代,P2 发送第一条消息,P1 发送最后一条消息。设 a0 是 P2 不发送消息时 P1 的输出值,ai(1 ≤ i ≤ r)是 P2 在发送第 i 次迭代消息后中止时 P1

【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多种改进粒子群算法比较的深度神经网络卸载策略研究”展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算法,并其他启发式算法进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率系统性能。文中详细阐述了算法设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证结果分析,展示了不同算法在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算法在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算法选型实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算法在卸载策略中的适用性局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
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