41、可证明安全的广播加密与个性化消息方案解析

可证明安全的广播加密与个性化消息方案解析

在当今的信息传播环境中,高效且安全地发送广播和个性化消息至关重要。为了实现这一目标,我们提出了三种广播加密与个性化消息(BEPM)方案,下面将详细介绍这些方案的内容、性能分析以及安全性证明。

1. BEPM - II:具有自适应安全性的BEPM方案

BEPM - II方案旨在实现自适应的IND - CPA安全,以下是该方案的具体步骤:
- 系统设置(Setup)
1. 公钥生成中心(PKGC)选择一个素数阶双线性群系统 (S = (p, G, G_1, e)),其中 (G) 和 (G_1) 是素数阶为 (p) 的群,(g) 是 (G) 的生成元,(e: G \times G \to G_1) 是双线性映射。
2. 随机选择 (\alpha, \gamma, {\beta_i} {i\in[N]} \in_R Z_p),设置主密钥 (MK = (\alpha, \gamma)),公共参数 (PP = (S, g, v = g^{\gamma}, {g_i} {i\in[1,2N]\setminus{N + 1}}, {g^{\beta_u}} {u\in[N]})),其中 (g_i = g^{\alpha^i})。
3. PKGC将主密钥 (MK) 保密,公开公共参数 (PP)。
- 密钥生成(KeyGen) :对于每个用户 (u \in [N]),PKGC从 (MK) 中提取 (\gamma),从 (PP) 中提取 (g_u) 和 (g^{\beta_u}),生成秘密密钥 (sk_u = (sk <

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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