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格上高效的基于身份的环签名体制

密码学报 2017年第4期4卷 392-404页

作者：贾小英何德彪许芷岩刘芹中南民族大学数学与统计学学院武汉430074 武汉大学计算机学院武汉430072

环签名由于具有无管理者和完全匿名的特性,在电子投票、电子货币及匿名举报等方面有着广泛的应用.基于身份的环签名是基于身份的公钥密码技术与环签名技术的融合,既具有环签名的匿名性和不可伪造性,又避免了传统公钥框架下复杂的用户数... 详细信息

环签名由于具有无管理者和完全匿名的特性,在电子投票、电子货币及匿名举报等方面有着广泛的应用.基于身份的环签名是基于身份的公钥密码技术与环签名技术的融合,既具有环签名的匿名性和不可伪造性,又避免了传统公钥框架下复杂的用户数字证书管理.传统的基于身份的环签名方案一般基于双线性对构造,而量子计算技术的发展为密码带来新的挑战,传统意义下的困难问题在量子计算环境下不再安全.格密码作为一类抗量子计算攻击的公钥密码体制,近年来备受关注.本文提出了一种格上基于身份的环签名体制,给出了基于身份的环签名方案安全模型的形式化定义,将不可伪造性归约到格中小整数解的困难性,在随机谕言模型下证明了所提出方案的完全匿名性和不可伪造性.现有的格上基于身份的环签名方案还很少,且离实用还有一定的距离.由于采用了维数无扩展的格基委派技术和拒绝抽样技术,本文方案与现有的方案相比,具有更高的计算效率、更低的通信和存储开销,更具有实用性.

关键词：格基委派拒绝抽样小整数解问题基于身份的环签名

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高效的可链接环签名方案

计算机工程 2024年

作者：赵姜冬陈虎王晓毅江苏师范大学数学与统计学院

可链接环签名作为一种特殊性质的环签名，能够在保持匿名性的同时验证两个签名是否为同一用户所签。这种良好的性质让它在区块链中发挥着重要作用。然而，现有的可链接环签名方案大都效率不高，且部分方案中所使用的标签存在被伪造的风... 详细信息

可链接环签名作为一种特殊性质的环签名，能够在保持匿名性的同时验证两个签名是否为同一用户所签。这种良好的性质让它在区块链中发挥着重要作用。然而，现有的可链接环签名方案大都效率不高，且部分方案中所使用的标签存在被伪造的风险。该文利用拒绝抽样技术构建了一个新的基于格的可链接环签名方案，并且给出了随机预言模型下可链接环签名具有不可伪造性的形式化安全证明。不同于现有的利用多轮哈希函数来隐藏用户身份的方案，该方案将用户身份特征隐藏到验证公钥中，即真实的环签名者先将私钥按一定规则扩充形成有效的环签名私钥，再利用拒绝抽样技术使得生成的可链接环签名具有不可区分性。这样减少整个方案的矩阵向量乘法运算次数，从而提高方案效率并且缩短了签名尺寸。进一步地，该方案的私钥由秘钥生成中心与用户共同生成，标签由私钥与公共矩阵相乘，在保证环签名匿名性的同时解决了部分现有方案中合法用户在签名时可以恶意伪造标签的问题。此外，给出了随机预言模型下可链接性的安全证明。数据显示该方案在运算效率和签名尺寸方面均具有优势。

关键词：格密码可链接环签名拒绝抽样随机预言模型小整数解

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基于广义误差分布的混合效应状态空间模型

基于广义误差分布的混合效应状态空间模型

作者：于柄林大连理工大学

学位级别：硕士

状态空间模型自提出以来，各方面的研究结果数不胜数。但在绝大多数研究结果中，其误差分布被假定服从正态分布。而真实数据有时并非如此，例如股票市场的数据，以及生物种群数据。本文基于混合效应状态空间模型，建立修正后的基于广义... 详细信息

状态空间模型自提出以来，各方面的研究结果数不胜数。但在绝大多数研究结果中，其误差分布被假定服从正态分布。而真实数据有时并非如此，例如股票市场的数据，以及生物种群数据。本文基于混合效应状态空间模型，建立修正后的基于广义误差分布的混合效应状态空间模型。论文的引言部分，简单介绍状态空间模型已有的研究成果及方向，指出已有工作在讨论后尾性数据方面的不足。第一章，模型介绍部分，首先介绍混合效应状态空间模型(MESSEM)的基本形式。在其基础上，建立新模型—基于广义误差分布的混合效应状态空间模型(MESSEM-GED)。之后，简化模型以将其控制在我们的解决能力之内，并指出新模型是原有模型的一般化。第二章，采用Bayesian方法的参数估计，给出模型中各参数变量的全条件分布。在介绍简单的拒绝抽样以及已有的log-concave型密度函数的自适应拒绝抽样后，给出log-convex和log-concave-plus-convex型密度函数的自适应拒绝抽样方法，复合Gamma密度函数的抽样方法，以及模型中广义误差分布指标变量的逼近抽样方法。运用列出的各种方法，具体讨论在采用Bayesian方法对新模型参数进行估计时，各变量的抽样工作。第三章，构造数据算例模拟模型的参数估计，说明基于广义误差分布的混合效应状态空间模型在对后尾性数据进行参数估计时的可行性。对真实股票市场的价格回报数据运用新模型进行参数估计与预测，并与混合效应状态空间模型的结果对比，说明新模型相对后者的优越性。最后将模型具体应用于HIV数据，进一步说明新模型在消除硬性选定后尾性指标，及采用原有模型，引起的偏差方面的作用。论文的结论部分，总结论文的成果，并分析模型的可能改进。

关键词：状态空间模型参数估计厚尾拒绝抽样

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模糊不确定性条件下结构系统灵敏度分析研究

模糊不确定性条件下结构系统灵敏度分析研究

作者：陈超西北工业大学

学位级别：硕士

工程结构系统中往往广泛存在各种不确定性,研究这些不确定性对输出性能的影响对预测系统在不确定性条件下的行为,发展合理的风险评估和可靠性模型具有重要的意义。目前,对于随机不确定性的研究已较为成熟,而对于模糊不确定性研究还需进... 详细信息

工程结构系统中往往广泛存在各种不确定性,研究这些不确定性对输出性能的影响对预测系统在不确定性条件下的行为,发展合理的风险评估和可靠性模型具有重要的意义。目前,对于随机不确定性的研究已较为成熟,而对于模糊不确定性研究还需进一步深入。本文围绕着模糊不确定性条件下的结构系统全局灵敏度问题进行研究,主要工作和创新如下:1)针对结构系统中输入变量存在随机不确定性而其分布参数存在模糊不确定性的情况,研究了不确定性从模糊分布参数至输出响应统计特征的传递机理,基于此,以隶属函数的面积差异构建了模糊分布参数的灵敏度效应指标,来定量衡量模糊分布参数对输出响应统计特征的影响。考虑到采用传统蒙特卡洛法存在计算量大的问题,提出了高效的扩展蒙特卡罗法和拒绝抽样法进行指标的求解计算。2)为了更好地描述结构系统分布参数的模糊不确定性对结构系统安全性的影响,本文基于区间数之间的距离定义,扩展得到模糊数之间的距离定义,首次以隶属函数之间的距离来度量模糊分布参数对输出响应统计特征的影响,构建了基于模糊距离的灵敏度指标。为减少所提指标的计算成本,提出了基于UT的Kriging代理模型法和基于UT的空间分割法,较好地解决了遍历模糊参数隶属水平时的计算效率问题和参数分散性较大或函数非线性程度较高时计算精度下降的问题。3)考虑到模糊计算中不可避免的嵌套循环和多次寻优过程,模糊随机转换被提出用来高效率地解决灵敏度分析问题。基于不确定性恒定和合理的比例函数这两个原则,提出了不确定性不变性转换方法,实现了模糊隶属函数与随机密度函数之间的互相转换,并通过大量的不同类型的算例验证了转换前后重要性排序的一致性。这表明针对模糊不确定性作用下的灵敏度分析问题,采用模糊随机转换可有效地降低计算成本并得到准确的重要性排序结果。4)考虑到工程实际中存在的所获信息不充足、模型输入和输出本身随时间或空间变化等现象,本文对混合不确定性作用下的动态模型进行灵敏度分析研究。将静态输入处理为随机变量,动态输入处理为高斯随机过程,提出了衡量静态、动态输入同时存在时对动态模型输出响应影响程度的矩独立灵敏度指标。将此针对动态模型的灵敏度分析方法应用到传染病传播问题的分析中,说明其应用价值。

关键词：模糊不确定性全局灵敏度分析输出响应统计特征模糊距离模糊随机转换拒绝抽样无迹变换 Kriging代理模型空间分割传染病模型

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多重插补法研究病例队列下加法乘法风险模型

多重插补法研究病例队列下加法乘法风险模型

作者：崔雨晴大连理工大学

学位级别：硕士

在本篇文章中,我们考虑多重插补法研究病例队列下的加法乘法风险模型。在病例队列研究中,主要暴露变量仅仅在一些选定的情况下测量而来,但其他的协变量则通常从整个队列中获得。在许多潜在的大群体中,并不能对所有个体进行昂贵的暴露变... 详细信息

在本篇文章中,我们考虑多重插补法研究病例队列下的加法乘法风险模型。在病例队列研究中,主要暴露变量仅仅在一些选定的情况下测量而来,但其他的协变量则通常从整个队列中获得。在许多潜在的大群体中,并不能对所有个体进行昂贵的暴露变量进行测量。因此,接触性疾病关联研究通常基于病例队列研究,其中仅对抽样的个体获得完整的信息。然而,在整个队列中,可能有大量可用的关于廉价协变量的信息,并且可能是主要暴露变量的替代品,而这些通常未被使用。我们将病例队列研究加上队列的其余部分视为缺少数据的全队列研究。因此,我们提出在分析来自子研究的数据时,使用多重插补法来利用整个队列中的信息。我们使用完整的观测数据来拟合模型。这种利用不完全数据的方法——多重插补法,我们把它考虑为一个缺失协变量的特殊案例设计,来用于估计加法乘法风险模型的回归参数。针对插补模型,我们提出了一种基于拒绝抽样的插补方法,这是一种简单的可自然应用于一般随机缺失情况的插补方法。之后我们通过大量的仿真研究检验拒绝抽样方法的插补效果。此外,我们还以癌症数据为例,证明了所提出的插补方法的过程。

关键词：多重插补法加法乘法风险模型病例队列研究缺失协变量拒绝抽样

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分组数据下混合模型的参数估计

分组数据下混合模型的参数估计

作者：罗宇琦北京交通大学

学位级别：硕士

混合模型广泛用于数据来自多个群体的统计分析,在一般的统计分析问题中,通常给定所有的数据观测值,然而在一些实际应用中,数据被分组到不同的非重叠区间,只有落入各区间的观测值数量是已知的,这为混合模型的参数估计带来了挑战.本文在... 详细信息

混合模型广泛用于数据来自多个群体的统计分析,在一般的统计分析问题中,通常给定所有的数据观测值,然而在一些实际应用中,数据被分组到不同的非重叠区间,只有落入各区间的观测值数量是已知的,这为混合模型的参数估计带来了挑战.本文在分组数据的基础上,研究了混合模型参数的极大似然估计和贝叶斯估计,包括经典的正态分布混合模型和Weibull分布混合模型,在数据具有偏态分布时,后者的表现更佳.首先,在极大似然估计中,给出了基于EM算法的迭代步骤,而由于直接在分组数据下进行估计的形式复杂,我们提出了数据转换的抽样方法,把分组数据转换为未分组的已知数据点,在一定程度上简便了计算.其次,在贝叶斯估计中,在正态分布混合模型中给定不同先验下计算参数的后验分布,由Gibbs抽样获得样本.但Weibull分布混合模型的后验没有显式表达,需要借助Metropolis-Hastings算法来进行估计,而算法中建议分布的选择将影响估计结果.最后,我们进行一些数值模拟,包括一个实际数据集.数值模拟结果表明,在不同分组情况下,对分组数据转换后得到的估计结果比较接近真值且稳定,分组数据下的极大似然估计和贝叶斯估计的结果会受到分组数的影响,随着分组数的增加,估计效果逐渐变好,并且随着样本量和分组数的增加,各估计的结果逐渐趋同.实际数据中,应用抽样方法对分组的数据进行转换后进行极大似然估计,不仅证实了抽样方法的有效性,也体现了Weibull分布混合模型在某些场合优于正态分布混合模型的适用性.

关键词：混合模型分组数据 EM算法 MCMC方法拒绝抽样

广义误差分布下AR（p）与MA（q）模型的参数估计

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广义误差分布下AR（p）与MA（q）模型的参数估计

作者：耿丹大连理工大学

学位级别：硕士

时间序列分析有着非常广泛的应用领域，它作为数理统计学的一个分支，主要是利用观测信息估计总体的性质。那么，确定一个合适的模型来表示所观测的平稳时间序列就有着重要的意义。本文考虑误差项ε服从广义误差分布的自回归模型和滑动... 详细信息

时间序列分析有着非常广泛的应用领域，它作为数理统计学的一个分支，主要是利用观测信息估计总体的性质。那么，确定一个合适的模型来表示所观测的平稳时间序列就有着重要的意义。本文考虑误差项ε服从广义误差分布的自回归模型和滑动平均模型的参数估计问题。主要内容如下：第一章，主要介绍时间序列的研究背景及平稳时间序列在参数估计上已有的研究成果。第二章，给出了ε～GED(r)的自回归模型和滑动平均模型的参数估计方法。在自回归模型中ε～GED(r)，GED分布的参数r已知的情况下，基于似然函数的形式，当r＞1时，采用log-concave型密度函数的自适应拒绝抽样方法估计自回归系数;当r≤1时，用log-convex型密度函数的自适应拒绝抽样方法。参数r未知时，我们给定参数的范围，用拒绝抽样方法寻找自回归系数合理的估计值。在滑动平均模型中，由于似然函数形式更加复杂，文中在参数的允许域内尽量精确地搜索参数的合理估计值。本文介绍的另一种估计方法是自回归逼近方法。第三章，构造数据用实例模拟参数的估计，用图例和表格列举估计结果，更直观地显示估计效果。结论部分，对本文的工作做以总结，对估计方法的可行性及其优劣进行了讨论，另外，提出需要改进和深入探讨的研究方向。

关键词： AR(p) MA(q) GED分布拒绝抽样参数估计