64、自适应安全广播:统计与计算安全分析

自适应安全广播:统计与计算安全分析

在安全通信领域,广播协议的安全性至关重要。本文将探讨统计安全(信息论意义上且误差概率可忽略)和计算安全场景下的广播协议,特别是在自适应对手存在的情况下,分析广播协议的安全性条件。

1. 安全概念与常见误解

在统计安全和计算安全的概念中,人们普遍认为,当假设存在允许数字签名的设置时,广播对于任意数量的作弊者(即 (t < n))都是可行的。例如,可使用 Dolev - Strong 广播协议实现计算安全,或使用 [PW92] 实现统计安全。然而,当考虑自适应对手时,这种普遍看法是错误的。实际上,对于计算安全和统计安全的广播,条件 (t \leq n/2) 是必要且充分的。

2. 条件 (t \leq n/2) 的充分性证明

为证明 (t \leq n/2) 的充分性,我们将提供一个能安全实现广播功能 (F_{BC}) 的协议。该协议会同时处理计算安全和统计安全这两种情况。在协议中,参与者需要对发送的消息进行数字签名,这通过假设协议可访问理想数字签名功能 (F_{SIG}) 来建模。

我们的方法分两步进行:
1. 证明对于 (t \leq n/2),存在安全实现 (F_{UBC}) 的方案。
2. 利用引理 2 从 (F_{UBC}) - 混合协议推导出实现 (F_{BC}) 的协议。

引理 4 表明,协议 (\Pi_{DS}) 在 (F_{SIG}) - 混合模型中,对于 (t < n) 能完美 (t) - 安全地实现 (F_{UBC}),其中签名由对理想签名功能 (F_{SIG}) 的调用替代。

为实现第二步,即构建实现 (F_{

【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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