粒计算思维下的BP神经网络在金融趋势预测中的应用 被引量：9

1

作者 沈泽君 杨文元 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第3期527-532,共6页

BP(Back Propagation)神经网络在金融趋势预测上得到了广泛的应用,其通过反向传播误差来调整模型的权重与偏值,能够较强的适应金融的走向趋势.但是由于金融趋势的周期性变化多端,不同周期下对预测值的影响不一,传统的BP神经网络在金融... BP(Back Propagation)神经网络在金融趋势预测上得到了广泛的应用,其通过反向传播误差来调整模型的权重与偏值,能够较强的适应金融的走向趋势.但是由于金融趋势的周期性变化多端,不同周期下对预测值的影响不一,传统的BP神经网络在金融趋势预测上存在一定的局限性.本文充分考虑金融趋势周期粒度这一特性,提出了基于粒计算思维的BP神经网络(Back Propagation on Granular Computing,BPGC). BPGC算法首先对数据集进行不同粒度划分、构造粒度矩阵,然后根据粒度矩阵进行BP训练得出各粒度下的权值,最后对各粒度的预测结果进行加权平均,得出预测结果.在浦发银行股票收盘价数据集上进行实验,与传统的BP神经网络进行比对,实验结果验证了BPGC算法的有效性. 展开更多

关键词 粒计算 BP神经网络 粒度矩阵 金融趋势预测

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拟阵在网络安全中的应用 被引量：3

2

作者 马对霞 林姿琼 祝峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第8期1857-1860,共4页

随着信息化社会的到来网络安全面临着重大的挑战,确保网络安全已经成为了一件刻不容缓的事情.而作为图论和线性代数的推广的拟阵理论在网络流等很多领域已经有很广泛的应用.主要通过在网络中建立了一个拟阵,再利用这个拟阵的一些特殊性... 随着信息化社会的到来网络安全面临着重大的挑战,确保网络安全已经成为了一件刻不容缓的事情.而作为图论和线性代数的推广的拟阵理论在网络流等很多领域已经有很广泛的应用.主要通过在网络中建立了一个拟阵,再利用这个拟阵的一些特殊性质去判断该网络的安全性.首先,根据网络中服务器与用户之间的关系定义了一个函数,然后借助于这个函数可以构造用户集上的一个集族,经证明这个集族是满足拟阵的独立集公理的,从而可以建立网络中的一个拟阵.其次,为了实现这个拟阵在网络中的实际应用性,研究了它的一些基本的性质,如基,极小圈等.最后,讨论了当由一个网络导出的拟阵为特殊的几类拟阵时该网络的安全性. 展开更多

关键词 拟阵 独立集 网络安全 正态拟阵

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多粒度相关滤波视频跟踪方法

3

作者 沈泽君 丁飞飞 杨文元 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期274-281,共8页

视频跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,跟踪算法往往通过融合多种类型的特征来实现较高的性能,但其中多数算法未能充分利用多个特征之间的粒度关系。为此,提出一种基于粒计算思维的多粒度相关滤波视频跟踪算法。对视频图像的特... 视频跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,跟踪算法往往通过融合多种类型的特征来实现较高的性能,但其中多数算法未能充分利用多个特征之间的粒度关系。为此,提出一种基于粒计算思维的多粒度相关滤波视频跟踪算法。对视频图像的特征进行划分,构造出基于各个粒度的相关滤波器并进行独立跟踪,在每帧中根据稳健性评估得分的高低选择最优结果。在此基础上,汇总各帧下的跟踪结果并作为最终输出。在OTB-2013和OTB-20152个公开数据集上进行实验,结果表明,与视频跟踪算法DCFNet相比,该算法在空间鲁棒性与时间鲁棒性上的精准度较高,特别是在快速运动、平面内外旋转和尺度变化的情况下,其具有良好的视频处理能力。 展开更多

关键词 计算机视觉 目标跟踪 粒度关系 相关滤波 鲁棒性评估

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去中心基于属性Σ协议的一般性构造及其应用

4

作者 杨晓莉 黄振杰 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第9期1667-1679,共13页

基于属性密码因能提供细粒度访问控制和良好的隐私性而成为密码学的研究热点之一。Σ协议是一种三轮公开抛硬币诚实验证者零知识证明协议,在密码学的许多领域有重要应用。首先,将基于属性密码引入到零知识证明领域,研究基于属性Σ协议,... 基于属性密码因能提供细粒度访问控制和良好的隐私性而成为密码学的研究热点之一。Σ协议是一种三轮公开抛硬币诚实验证者零知识证明协议,在密码学的许多领域有重要应用。首先,将基于属性密码引入到零知识证明领域,研究基于属性Σ协议,给出其定义,刻画其安全模型;其次,基于标准Σ协议、陷门可取样关系和平滑秘密共享方案,给出一个去中心基于属性Σ协议的一般性构造和相应的例子,并证明其安全性;最后,作为去中心基于属性Σ协议的应用,利用Fiat-Shamir转换,得到去中心基于属性签名和去中心基于属性双层签名的一般性构造和相应的例子。效率分析表明,基于属性双层签名方案相比已有的方案在数据长度和计算开销两方面都具有显著的优势。 展开更多

关键词 Σ协议 去中心基于属性Σ协议 去中心基于属性签名 去中心基于属性双层签名 一般性构造

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基于集覆盖理论的覆盖信息系统属性约简方法 被引量：1

5

作者 徐晔 许晴媛 李进金 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期60-67,共8页

针对覆盖信息系统属性约简问题,提出基于集覆盖理论的覆盖信息系统属性约简方法。首先,构造覆盖信息系统的相关矩阵,通过相关矩阵诱导出覆盖信息系统的集覆盖模型,并探讨了覆盖信息系统与其诱导的集覆盖模型之间的联系,发现集覆盖模型... 针对覆盖信息系统属性约简问题,提出基于集覆盖理论的覆盖信息系统属性约简方法。首先,构造覆盖信息系统的相关矩阵,通过相关矩阵诱导出覆盖信息系统的集覆盖模型,并探讨了覆盖信息系统与其诱导的集覆盖模型之间的联系,发现集覆盖模型的一个极小覆盖恰是原覆盖信息系统的一个属性约简集,从而可以将求解覆盖信息系统的属性约简问题转化为求解对应集覆盖模型的极小集覆盖问题。其次,利用集覆盖启发式算法(set covering heuristic algorithm,SCHA)在解决集覆盖问题上具有更高的精度和更好的性能,给出了基于SCHA的覆盖信息系统属性约简的求解步骤及算法。最后,通过实例验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 集覆盖 覆盖信息系统 集覆盖启发式算法 属性约简 粗糙集

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基于可分离性的多尺度决策信息系统的最优尺度约简

6

作者 金铭 陈锦坤 李进金 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期72-80,共9页

针对最优尺度约简问题,从对象与决策类的关系出发,提出一种基于可分离性的多尺度决策信息系统的约简方法。首先,分别给出类内对象紧性和类间对象分散度的定义并探究其性质。其次,在多尺度决策信息系统中通过类内对象紧性和类间对象分散... 针对最优尺度约简问题,从对象与决策类的关系出发,提出一种基于可分离性的多尺度决策信息系统的约简方法。首先,分别给出类内对象紧性和类间对象分散度的定义并探究其性质。其次,在多尺度决策信息系统中通过类内对象紧性和类间对象分散度定义属性子集的可分离性,并给出可分离性与约简之间的关系,在此基础上,结合属性权重与尺度权重给出了基于可分离性的重要度。最后,设计了一种基于重要度的启发式最优尺度约简算法。实验结果表明,所提方法在分类精度和约简集基数上具有较大的优势。 展开更多

关键词 多尺度决策信息系统 最优尺度约简 可分离性

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基于模糊邻域熵的离群点检测方法

7

作者 刘佳莉 陈锦坤 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期511-522,共12页

离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并... 离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并结合熵的不确定性,提出一种新的基于模糊邻域熵的离群点检测方法.首先,采用模糊邻域半径和混合模糊相似度构造模糊邻域近似空间;然后,定义一种特定的模糊邻域组合熵和相对模糊邻域组合熵来构建模糊邻域离群度,进而定义基于模糊邻域熵的离群因子实现离群点检测,并设计了基于模糊邻域熵的离群点检测算法(FNEOD).最后,将FNEOD算法与主要的离群点检测算法进行比较.实验结果表明,该方法具有较好的有效性和适应性. 展开更多

关键词 数据挖掘 离群点检测 模糊邻域组合熵 相对模糊邻域组合熵

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基于路网的移动对象动态双层索引结构 被引量：5

8

作者 乔少杰 韩楠 +2 位作者 王超 祝峰 唐常杰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1947-1958,共12页

为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询，亟需设计更加有效和高效的索引结构．当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性，对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少．针... 为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询，亟需设计更加有效和高效的索引结构．当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性，对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少．针对已有方法的不足，提出基于路网的移动对象动态双层索引结构DISC-tree，对静态路网信息采用R＊-tree索引，对实时更新的移动对象运动轨迹采用结点更新代价较小的R-tree进行索引，设计哈希表和双向链表辅助结构对索引协同管理．成都市真实地图数据集上的实验结果表明：相比于经典的NDTR-tree，DISC-tree在索引建立和维护方面时间代价平均减少39．1％，移动对象轨迹查询时间代价平均减少24．1％；相比于FNR-tree，DISC-tree的范围查询准确率平均提高约31．6％． 展开更多

关键词 移动对象数据库 路网 索引 范围查询

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无对的去中心基于属性指定证实者签名 被引量：3

9

作者 张健 黄振杰 陈群山 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第12期3712-3716,3725,共6页

为拓展指定证实者签名的应用范围,将基于属性和指定证实者签名相结合,并引入去中心的概念,研究了去中心基于属性指定证实者签名,给出其正式定义和安全模型,并构造一个具体方案。方案主要基于Cramer等人的证据隐藏证明协议,选择Schnorr... 为拓展指定证实者签名的应用范围,将基于属性和指定证实者签名相结合,并引入去中心的概念,研究了去中心基于属性指定证实者签名,给出其正式定义和安全模型,并构造一个具体方案。方案主要基于Cramer等人的证据隐藏证明协议,选择Schnorr协议作为其基础∑协议,使用Shamir门限方案作为其秘密分享方案,再使用Fiat-Shamir转换得到一个门限签名方案,然后再进行指定证实、防共谋和去中心化处理,最后得到一个无双线性对的去中心基于属性指定证实者签名方案,并在随机预言机模型下证明其安全性。方案可应用于多用户环境下的电子投标等实用场景。 展开更多

关键词 数字签名 基于属性签名 指定证实者签名 去中心 随机预言机模型

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覆盖的两类拟阵结构 被引量：2

10

作者 林姿琼 黄爱萍 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第11期2519-2522,共4页

覆盖是属性约简中一种常见的数据表示,而覆盖粗糙集恰是处理这类数据的有效工具;拟阵是线性代数与图论的推广,目前已被广泛应用于许多领域特别是贪婪算法的设计,该算法在属性约简中起着重要的作用.鉴于此,有必要将拟阵与覆盖粗糙集相结... 覆盖是属性约简中一种常见的数据表示,而覆盖粗糙集恰是处理这类数据的有效工具;拟阵是线性代数与图论的推广,目前已被广泛应用于许多领域特别是贪婪算法的设计,该算法在属性约简中起着重要的作用.鉴于此,有必要将拟阵与覆盖粗糙集相结合来解决此类优化问题.首先,本文通过横贯拟阵理论,构造了覆盖的拟阵结构;其次,利用该拟阵结构实现对覆盖的等价刻划;进一步,在该拟阵结构上定义了一类近似算子,通过证明上近似算子满足拟阵的闭包公理,从而诱导出另一个拟阵结构;最后研究了这两类拟阵结构之间的关系,而当覆盖退化到划分时,二者相等. 展开更多

关键词 粗糙集 覆盖 横贯拟阵 闭包算子

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多标记学习自编码网络无监督维数约简 被引量：6

11

作者 杨文元 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期808-817,共10页

多标记学习是针对一个实例同时与一组标签相关联而提出的一种机器学习框架,是该领域研究热点之一,降维是多标记学习一个重要且具有挑战性的工作。针对有监督的多标记维数约简方法,提出一种无监督自编码网络的多标记降维方法。首先,通过... 多标记学习是针对一个实例同时与一组标签相关联而提出的一种机器学习框架,是该领域研究热点之一,降维是多标记学习一个重要且具有挑战性的工作。针对有监督的多标记维数约简方法,提出一种无监督自编码网络的多标记降维方法。首先,通过构建自编码神经网络,对输入数据进行编码和解码输出;然后,引入稀疏约束计算总体成本,使用梯度下降法进行迭代求解;最后,通过深度学习训练获得自编码网络学习模型,提取数据特征实现维数约简。实验中使用多标记算法ML-k NN做分类器,在6个公开数据集上与其他4种方法对比。实验结果表明,该方法能够在不使用标记的情况下有效提取特征,降低多标记数据维度,稳定提高多标记学习性能。 展开更多

关键词 多标记学习 维数约简 无监督学习 神经网络 自编码器 机器学习 深度学习 特征提取

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覆盖粗糙集的图表示和2-部矩阵 被引量：2

12

作者 孙峰 王敬前 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第3期85-87,109,共4页

通过图论和矩阵理论研究覆盖粗糙集。首先提出覆盖的关联二部图,一个覆盖的任意两个关联二部图都是同构的,进而从图论的角度给出一类覆盖近似算子的等价描述;然后给出二部图的2-部矩阵的定义,通过一个覆盖的关联二部图的2-部矩阵,既可... 通过图论和矩阵理论研究覆盖粗糙集。首先提出覆盖的关联二部图,一个覆盖的任意两个关联二部图都是同构的,进而从图论的角度给出一类覆盖近似算子的等价描述;然后给出二部图的2-部矩阵的定义,通过一个覆盖的关联二部图的2-部矩阵,既可以判断出这个覆盖是不是一元覆盖,又可以求出这个覆盖中的可约元;最后,研究划分对应的2-部矩阵的特点。 展开更多

关键词 覆盖粗糙集 近似算子 一元覆盖 可约元 二部图 2-部矩阵

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多帧监督的相关滤波无人机目标跟踪 被引量：3

13

作者 林淑彬 吴贵山 +1 位作者 许甲云 杨文元 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第24期152-160,共9页

目标跟踪是无人机的关键技术之一。无人机目标跟踪容易因相机运动、尺度变化等场景的影响,导致跟踪漂移或丢失。提出一种多帧监督的相关滤波无人机目标跟踪算法,加入多帧信息,根据视图的像差监督响应图变化率,有效地提高跟踪器的识别能... 目标跟踪是无人机的关键技术之一。无人机目标跟踪容易因相机运动、尺度变化等场景的影响,导致跟踪漂移或丢失。提出一种多帧监督的相关滤波无人机目标跟踪算法,加入多帧信息,根据视图的像差监督响应图变化率,有效地提高跟踪器的识别能力。采用裁剪矩阵引入真实负样本,并加入多个历史帧信息提高滤波器的鲁棒性。采用欧几里德范数定义响应图的像差,通过监督像差的变化防止跟踪漂移,得到目标的准确位置。根据相似度进行目标模型更新。在UAV123和VisDrone2019数据集上与其他算法对比实验。结果显示该算法在相机运动、尺度变化等场景具有良好的跟踪鲁棒性和精度。 展开更多

关键词 计算机视觉 目标跟踪 无人机 背景感知相关滤波 欧几里德范数 多帧监督

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由邻域导出的拟阵结构 被引量：1

14

作者 李卉 祝峰 林姿琼 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期57-60,共4页

通过利用覆盖的邻域和补邻域构造了一个集族,并且证明其满足拟阵的独立集公理,从而建立了一种拟阵结构,并且对这种拟阵的相关集、极小圈、秩函数和闭包等表达形式进行了研究。最后,给出了此类拟阵的对偶拟阵的独立集、极小圈的等价刻画。

关键词 粗糙集 覆盖 邻域 补邻域 拟阵

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融合HOG特征的相关滤波视频跟踪 被引量：1

15

作者 李梅云 欧丰林 杨文元 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第3期516-525,共10页

计算机视觉领域的目标跟踪已取得巨大进展,但在视频跟踪中,平面外旋转和形状变化的性能方面还有提升空间。本文提出一种基于方向梯度直方图HOG特征,结合图像灰度值把HOG特征加以融合和分解,以提升视频跟踪的变形和尺度变换的性能。首先... 计算机视觉领域的目标跟踪已取得巨大进展,但在视频跟踪中,平面外旋转和形状变化的性能方面还有提升空间。本文提出一种基于方向梯度直方图HOG特征,结合图像灰度值把HOG特征加以融合和分解,以提升视频跟踪的变形和尺度变换的性能。首先提取目标区域的HOG的31维特征和灰度值;其次,将灰度值作为1维特征,与HOG特征融合成32维向量HOG32;进而将HOG32分解成2部分特征,分别为HOG1和HOG2;最后,通过对HOG1、HOG2和HOG32特征响应值的比较,选择最大值位置作为预测的下一帧的位置。实验在OTB-2013和OTB-2015这2个数据集上进行,与其他5个算法的比较结果表明,该方法在平面外旋转、变形、复杂背景等方面获得良好效果。 展开更多

关键词 计算机视觉 视频目标跟踪 相关滤波 HOG特征 特征融合与分解

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多特征融合的次峰抑制无人机目标跟踪 被引量：4

16

作者 吴贵山 林淑彬 杨文元 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期104-110,共7页

无人机目标跟踪是计算机视觉一个热门的研究方向。多特征融合后的响应通常含有噪声,为了解决这个问题,提出一种基于多特征融合的次峰响应抑制的无人机目标跟踪算法。提取HOG特征和二维颜色属性特征,并进行融合产生响应。对次峰响应进行... 无人机目标跟踪是计算机视觉一个热门的研究方向。多特征融合后的响应通常含有噪声,为了解决这个问题,提出一种基于多特征融合的次峰响应抑制的无人机目标跟踪算法。提取HOG特征和二维颜色属性特征,并进行融合产生响应。对次峰响应进行抑制以去除噪声,将多个次峰聚合为一个中心主峰。引入自适应模型更新策略进一步增强算法的鲁棒性。在UAV123和VisDrone2019数据集上进行实验,结果显示该算法在无人机的快速运动、视角变化等挑战场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 计算机视觉 目标跟踪 背景感知 次峰抑制 手工特征

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基于光照自适应动态一致性的无人机目标跟踪 被引量：4

17

作者 林淑彬 吴贵山 +1 位作者 姚文勇 杨文元 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1093-1103,共11页

无人机跟踪任务经常面临各种光线变化场景,然而无人机跟踪方法主要在光线充足下实现鲁棒跟踪。提出一种具有光照自适应性和跨帧语义感知动态一致性评估的无人机跟踪方法,实现光线不足下的无人机目标跟踪。首先构建光照自适应模块对昏暗... 无人机跟踪任务经常面临各种光线变化场景,然而无人机跟踪方法主要在光线充足下实现鲁棒跟踪。提出一种具有光照自适应性和跨帧语义感知动态一致性评估的无人机跟踪方法,实现光线不足下的无人机目标跟踪。首先构建光照自适应模块对昏暗场景进行识别,对视频图像的光照强度进行补偿;其次构建目标模板训练具有目标感知能力的滤波器进行相关运算,并利用跨帧之间的响应信息进行一致性评估;最后构建动态约束策略并对响应差异进行约束,使跟踪器保持时间平滑。在UAVDark135和UAV123数据集上,与9种先进算法进行对比实验,结果表明该算法具有较好的跟踪性能。 展开更多

关键词 计算机视觉 目标跟踪 无人机 机器学习 相关滤波 光照自适应 动态约束 一致性评估

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区域损失函数的孪生网络目标跟踪 被引量：1

18

作者 吴贵山 林淑彬 +1 位作者 钟江华 杨文元 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期722-731,共10页

针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神... 针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神经网络提取深度特征,构成初始深度特征空间。通过区域损失函数构建特征和尺度选择网络,根据反向传播的梯度大小进行特征选择。对筛选后的特征进行拼接,融入到孪生网络中匹配跟踪。在OTB-2013、OTB-2015、VOT2016、TempleColor数据集上与其他算法对比。实验结果表明,该算法在快速运动、低分辨率等场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 计算机视觉 目标跟踪 区域损失 深度特征 孪生网络 卷积神经网络 反向传播 VGG网络

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目标跟踪的尺度参数优化研究

19

作者 吴慧君 李梅云 杨文元 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期69-76,共8页

鲁棒的尺度判别一直是视频目标跟踪领域中一个富有挑战性的问题.现有的算法在处理复杂图像序列的尺度变化问题时,跟踪速度和精度方面都还有待提升.本文构建两个相关滤波器,加入尺度变换,对目标跟踪的尺度参数进行优化,以提升跟踪速度和... 鲁棒的尺度判别一直是视频目标跟踪领域中一个富有挑战性的问题.现有的算法在处理复杂图像序列的尺度变化问题时,跟踪速度和精度方面都还有待提升.本文构建两个相关滤波器,加入尺度变换,对目标跟踪的尺度参数进行优化,以提升跟踪速度和精度.首先,构建一维和二维相关滤波器,其中二维位置滤波器实现目标的跟踪以确定目标的位置,一维尺度滤波器对尺度变换进行初步计算得到目标的尺度.然后,组合一维和二维相关滤波器形成三维滤波器,实现最终的目标定位;最后,分析尺度因子参数的取值对跟踪中的速度、中心位置偏移、位置精度和重叠精度的影响.在OTB-2015数据集进行实验,获得了目标跟踪尺度参数的优化取值. 展开更多

关键词 计算机视觉 目标跟踪 相关滤波 尺度估计 参数优化

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Σ型去中心基于属性身份识别的一般构造

20

作者 杨晓莉 黄振杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2458-2464,共7页

研究Σ型基于属性身份识别与Σ型基于身份身份识别的关系,提出Σ型去中心基于属性身份识别的一般性构造方案。该方案利用平滑秘密共享方案,将Σ型基于身份身份识别方案转换成Σ型去中心基于属性身份识别方案。利用归约方法,证明了该方... 研究Σ型基于属性身份识别与Σ型基于身份身份识别的关系,提出Σ型去中心基于属性身份识别的一般性构造方案。该方案利用平滑秘密共享方案,将Σ型基于身份身份识别方案转换成Σ型去中心基于属性身份识别方案。利用归约方法,证明了该方案的安全性。通过所提出的构造方案,给出一个Σ型去中心基于属性身份识别实例,并将其与已有的Σ型基于属性身份识别方案进行效率比较分析。分析结果表明,所提方案在数据长度和计算开销两方面都更有优势。提出的方案是去中心的,克服了单个属性机构系统的瓶颈问题和安全弱点,具有更好的适用性。 展开更多

关键词 Σ型基于属性身份识别 Σ型基于身份身份识别 平滑秘密共享 去中心 Σ协议

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