16、基于投影哈希函数的可否认环认证技术解析

基于投影哈希函数的可否认环认证技术解析

一、引言

在当今数字化时代,信息的安全与隐私保护至关重要。可否认环认证作为一种保障信息安全和隐私的技术,近年来受到了广泛关注。传统的可否认认证协议通常基于对消息认证码(MAC)密钥的加密,但这种方式存在效率不高和CCA(选择密文攻击)安全要求等问题。本文将介绍一种基于投影哈希函数的可否认环认证方案,该方案利用投影哈希函数的特性,结合承诺方案和非交互式见证不可区分证明(NIWI),实现了更高效、更安全的可否认环认证。

二、构建可否认环认证的工具

为了构建可否认环认证,需要用到以下几个关键工具:
1. 投影哈希函数
- 定义 :设定义域为 $X$,NP 语言为 $L$($L \subset X$),投影哈希函数基于 $L$ 定义。对于 $c \in L$,该函数的值可以通过秘密哈希密钥 $hk$ 或公共投影密钥 $hp$ 以及 $c \in L$ 的见证 $\omega$ 来计算。具体定义如下:
- HashKG(L) :为 NP 语言 $L$ 生成秘密哈希密钥 $hk$。
- ProjKG(hk, L) :从哈希密钥 $hk$ 生成投影密钥 $hp$。
- Hash(hk, L, c) :根据哈希密钥 $hk$ 和单词 $c$ 输出哈希函数的值。
- ProjHash(hp, L, c, \omega) :根据投影密钥 $hp$、见证 $\omega$ 和

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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