13、实用且健壮的安全日志记录与可验证加密组签名技术解析

实用且健壮的安全日志记录与可验证加密组签名技术解析

实用且健壮的安全日志记录

在安全日志记录领域,涉及到诸多技术细节与性能考量。当事件 E2 发生时,A 会向 B 发送一个针对声明序列 C∗ 的无错误且非平凡的签名 τ ∗ = (σ∗, s∗),其中 C′∗ 是 Cexp 的前缀。设 |C∗| = i∗,|C′∗| = i′,|Cexp| = iexp,这样 s∗ 就是 i∗ 的有效签名。

下面来证明 i∗ < iexp 且 i∗ 在实验之前未向 B 的挑战者进行查询。若 i∗ ≥ iexp,由于 C′∗ 是 Cexp 的前缀,所以 i′ > iexp 是不可能的。i′ < iexp 也不可能,因为此时声明 c∗ i′ 必须是 (pk, ti′, mi′ = “End of epoch:” ∥ti′) (因为所有 t ≥ tBreakIn 的声明都被删除,C′∗ 的最后一个声明必须是一个时期标记的声明,这是由 τ ∗ 的无错误性得出的),其中 ti′ = tBreakIn - 1。因为 C′∗ 是 Cexp 的前缀,这也是 Cexp 中的一个声明。又因为 Cexp 也不包含任何 t ≥ tBreakIn 的声明,所以这也必须是 Cexp 中的最后一个声明。因此 |C′∗| 必须等于 |Cexp|,即 i′ = iexp 且 C′∗ = Cexp,但在这种情况下,τ ∗ 不是非平凡的签名,因为根据定义 A 已经为 C′∗ = Cexp 查询了他的 GetSignature 预言机。

所以,我们得到 i∗ < iexp,并且由于 C∗ 不包含 t ≥ tBreakIn 的声明,所以 C∗ = C′∗,C∗ 也是 Cexp 的前缀。因为 τ ∗ 是无错误且非平凡

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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