33、安全消息传输与三移动盲签名方案的研究

安全消息传输与三移动盲签名方案的研究

在当今的信息时代,安全的消息传输和签名方案至关重要。下面将详细介绍安全消息传输的故障恢复模式以及三移动盲签名方案的相关研究。

安全消息传输的故障恢复模式

在消息传输过程中,故障是不可避免的。为了应对这种情况,设计了故障恢复模式。假设接收方(R)检测到发送方(S)发送的消息存在损坏,具体的恢复流程如下:
1. R的操作
- R会利用初始执行普通SMT - PD时建立的共享密钥,在所有线路上秘密且可靠地发送以下信息:
- 一个标志,用于表示进入故障恢复模式。
- 已知损坏的具体线路列表(如果有)。
- 所有未知损坏线路上接收到的传输内容。
2. S的操作
- 由于至少有一条线路未损坏,S会在这条线路上接收到R的通信内容。
- S验证其真实性后,也进入故障恢复模式。
- S恢复接收到的传输集,并确定哪些传输被篡改。
- S再次使用共享密钥,向R发送以下信息:
- R检测到损坏的消息MS。
- 更新后的已知损坏的具体线路列表。
3. 模式恢复 :此时,R已接收到预期的消息,正常模式恢复,R现在扮演发送方的角色。

每次进入故障恢复模式时,S和R都能检测到至少一条之前未知的损坏线路。如果在某一时刻,S和R共同检测到t条线路损坏,他们将仅在剩余的良好线路上进行所有未来的传输,从而保证消息的完美隐私性和可靠性。

根据定理,如果初始共享密钥由O(n²)个字段元素组成,S和R可以仅使用专用线路进

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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