28、自然的 sd - RCCA 安全公钥加密技术解析

自然的 sd - RCCA 安全公钥加密技术解析

在当今数字化的时代,信息安全至关重要,公钥加密技术作为保障信息安全的重要手段,其安全性和效率一直是研究的重点。本文将深入探讨自然的 sd - RCCA 安全公钥加密相关技术,包括其基本概念、不同机制的安全性定义以及如何构建安全的加密方案。

1. 相关概念与背景

在公钥加密领域,我们追求具有“自然”数论运算的安全公钥加密方案(PKE),类似于那些具有选择密文攻击(CCA)安全性的方案。为了实现这一目标,我们需要先明确一些相关的概念和结果。

2. 公钥加密的 RCCA 安全性
  • 公钥加密方案(PKE) :一个公钥加密方案由三个算法组成,分别是概率性的密钥生成算法 PKE.Gen、加密算法 PKE.Enc 和解密算法 PKE.Dec。PKE.Gen 根据安全参数 k 生成公钥 pk 和私钥 sk,公钥 pk 定义了消息空间 M。PKE.Enc 使用公钥 pk 将消息 m 加密为密文 c,PKE.Dec 使用私钥 sk 对密文进行解密,输出消息 m 或者特殊符号 ⊥。并且要求满足正确性,即对于 PKE.Gen 生成的所有 (pk, sk) 和消息 m,有 PKE.Decsk(PKE.Encpk(m)) = m。
  • RCCA 安全性 :如果一个 PKE 方案 PKE = (PKE.Gen, PKE.Enc, PKE.Dec) 对于每一个概率多项式时间的预言机机器(PPT)AE 参与的特定游戏,其优势 AdvrccaΠ,AE(k) = |Pr[˜b = b] - 1/2| 在 k 上是可忽略的,那么我们称该 P
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。 循环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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