27、定量信息流与差分隐私应用解析

定量信息流与差分隐私应用解析

1. 引言

在过去几十年里,计算系统中的信息流数量急剧增加,社会对信息的生成、传输和处理的依赖达到了前所未有的程度,且这种增长趋势预计在不久的将来仍会持续。因此,高效且安全地处理信息变得至关重要。

使用计算系统时,一个关键问题是防止机密信息通过公共可观测项泄露。理想情况下,系统应完全安全,能全面保护机密信息,但在实际中,这一目标往往难以实现。

以下通过两个例子来说明信息泄露的情况:
- 密码检查算法
plaintext out := OK for i = 1, ..., N do if xi ̸= Ki then out := FAIL exit() end if end for
假设 K1K2 ... KN 是密码, x1x2 ... xN 是用户输入的字符串。攻击者若运气好,能通过猜测获取密码。即便猜测错误,攻击者也能得知密码不是刚输入的字符串,从而缩小后续猜测范围。更糟糕的是,该算法易受计时攻击,攻击者可根据执行时间推断迭代次数,进而推断出密码的前缀。
- DC - Net匿名广播协议 :该协议基于“用餐密码学家”范式。参与者被视为图的顶点,边关联着相邻顶点可见的二元硬币。若参与者 x 想广播一位 b ,所有硬币翻转,每个参与者读取可见硬币的值并计算二进制和。除 x 外的参与者公布结果, x b

【有功-无功协调优化】基于改进多目标粒子群优化算法(小生境粒子群算法)的配电网有功-无功协调优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于改进多目标粒子群优化算法(小生境粒子群算法)的配电网有功-无功协调优化研究”展开,重点介绍了利用小生境粒子群算法对配电网中的有功无功功率进行协调优化的方法。研究结合Matlab代码实现,旨在降低网络损耗、提升电压质量,并增强配电网运行的经济性稳定性。文中详细阐述了改进多目标粒子群算法的设计思路,包括引入小生境机制以增强种群多样性、避免早熟收敛,同时构建了综合考虑有功出力调节、无功补偿装置投切及分布式电源协同控制的优化模型。通过在标准测试系统(如IEEE33节点系统)上的仿真验证,展示了该方法在多目标优化中的有效性实用性。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力系统优化、智能算法应用及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含分布式电源的主动配电网运行优化;②解决多目标环境下有功无功资源的协同调度问题;③为配电网节能降损、电压调控提供算法支持仿真验证手段; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注算法参数设置、适应度函数设计及多目标解集的Pareto前沿分析,同时可扩展至不同网络结构运行场景以加深理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值