基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链修改方法

区块链具有去中心化、不可篡改、可追溯等特征。现有的联盟链系统在数据上链后会全程留痕,当出现敏感信息或恶意数据时无法处理,或处理后区块链分叉、中断。针对这些问题,提出一种基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链数据修改方法。首先,把变色龙哈希的陷门再分配给身份节点,从而将发起修改者与实际修改者进行隔离;其次,为保证再分配值的正确性,将不同时间周期变色龙哈希所对应的数据设为可验证数据,用验证节点上传承诺到可验证数据,并用提案节点通过承诺验证秘密共享值;最后,为防止节点作恶,提出基于奖励金机制的数据纠正方法提高节点纠正作恶的积极性,降低作恶的可能。在中山大学区块链与智能金融研究中心InPlusLab开发的DApps数据集上进行实验的结果表明:当恶意节点数30个时,所提方法相较于用传统变色龙哈希修改联盟链数据的方法在处理恶意节点的效率方面提高了44.1%;当恶意数据量达到30条时,在处理恶意数据的时间上缩短了53.7%。

一种分散变色龙哈希函数的链上隐私数据编辑机制

随着区块链技术广泛应用于各个领域,数据安全及用户隐私出现了很多未知威胁和挑战。对于恶意携带用户隐私或者携带非法攻击代码的非法交易数据,通过属性策略、变色龙哈希算法,设计了基于多方监控的变色龙哈希碰撞数据编辑机制(DecPRB),该DecPRB机制是在变色龙哈希编辑机制的基础上,优化设计以方便管理的陷门哈希函数,通过计算哈希碰撞实现区块链历史数据编辑,即可将在区块链上公开的那些非法数据(特别是隐私数据或攻击代码)删除,当然在更新编辑过程中,所有修改权限由链上所有节点共同监控。最后通过安全性分析推理出DecPRB机制,既不改变区块链的安全属性,又具有很强的抗攻击能力,再通过仿真实验验证DecPRB机制具有一定的有效性,符合数据安全需求。该DecPRB机制在复杂的分布式网络环境中(特别是分布式的云计算和区块链系统)能有效保护数据安全和隐私问题,对数字经济时代的发展作出一定的贡献。

格上基于身份的变色龙签名方案

变色龙签名(CS)是一种比较理想的指定验证者签名,其采用变色龙哈希函数来实现签名的不可传递性,使得任意第三方不信任指定验证者所披露的内容,且避免了不可否认签名必须在线交互验证的缺陷。在满足不可传递性的同时,变色龙签名还要求满足不可伪造性以及签名者可拒绝性和不可抵赖性等。针对基于大整数分解或离散对数等数论难题的变色龙签名无法抵御量子计算机攻击,以及用户对公钥数字证书依赖的问题,该文给出了格上基于身份的变色龙签名(IBCS),新方案避免了已有方案存在的签名者无法拒绝指定验证者伪造的签名的安全性漏洞,并将最终签名的传输开销由平方级降为线性级;进一步地,针对变色龙签名在仲裁阶段不可传递性失效的问题,给出了格上抗消息暴露的基于身份的变色龙签名,新方案使得签名者能够在不暴露消息内容的条件下拒绝任意敌手伪造的变色龙签名。特别地,基于格上经典的小整数解问题,两个方案在随机预言机模型下是可证明安全的。

标准模型下基于格的变色龙签名方案

作为一种比较理想的指定验证者签名,变色龙签名(CS)通过在签名算法中嵌入变色龙哈希函数(CHF)对消息进行散列,更简便地解决了签名的2次传递问题。在获得不可传递性的同时,变色龙签名还要求满足不可伪造性、签名者可拒绝性以及不可抵赖性等特性。针对基于大整数分解或离散对数等传统数论难题的CS无法抵御量子计算机攻击,以及随机预言机模型下可证明安全的数字签名方案在实际具体实现中未必安全的问题,该文给出了标准模型下基于格的变色龙签名;进一步地,针对签名者可拒绝性的获得需要耗费其较大的本地存储的问题,给出了标准模型下基于格的无需本地存储的变色龙签名,新方案彻底消除了签名者对本地签名库的依赖,使得签名者能够在不存储原始消息与签名的条件下辅助仲裁者拒绝任意敌手伪造的变色龙签名。特别地,基于格上经典的小整数解问题和差错学习问题,两个方案在标准模型下是可证明安全的。

基于时代可撤销的变色龙哈希

变色龙哈希函数是带有陷门的单向哈希函数,现已成为实现可编辑区块链的主要技术。为解决可编辑区块链中变色龙哈希函数陷门滥用的问题,提出了基于时代可撤销的变色龙哈希函数,其中一个时代为一个具体的时间周期。该函数使得陷门具有时效性,将随时代变更失效,以达到撤销陷门的目的。定义了其安全模型,并给出了具体的方案实例,方案在标准的困难假设下被证明是安全的。理论分析和实验表明,相比于同类型的方案,所提方案在安全性上具有优势,且具有较小的额外开销,具备一定实用性。

谈小说的讽刺艺术教学——以《孔乙己》《变色龙》为例

小说中的讽刺艺术,是加强小说作品审美特征和文化内涵的一种手段。在语文教学中,对小说中的讽刺艺术进行分析和探讨,不仅可以帮助学生更深入地理解文本内容,还能让学生感受到小说作品的美感、领略小说的深厚底蕴。以《孔乙己》和《变色龙》两篇文章为例,从“细读文本,提取形象”“解析情节,强化体验”“构建情境,凸显主题”“关联背景,开阔眼界”等角度,引领学生聚焦于小说的讽刺艺术,让他们在深度阅读和鉴赏分析的基础上领略小说的艺术美、人文美。

基于“立人”教育思想的《变色龙》备教思考

立足鲁迅先生提出的“立人”教育思想,提出《变色龙》的教学可通过“教育戏剧”“智慧思辨”“对比看客”等活动,立人于与文本的生动联结之中,立人于语文开启的喜悲现实之中,立人于人格的自由发展之中,展现语文之风骨,激励个体成人之美。

基于多用户变色龙哈希的可修正联盟链方案设计

因存在缺乏数据监管策略、数据包含可疑或有害信息、数据上链后无法修改等问题,现有的区块链架构容易成为低成本网络犯罪的法外场所,因而限制了其可用性。可修正区块链方案被认为是解决这一问题的有效途径,但如何将这一理念与联盟链的优势相结合是一个尚未解决的技术问题。为此,所提方案扩展了变色龙哈希函数的概念到多用户情形,引入群组公钥,完善了单一用户持有密钥导致的修改权限中心化问题。在此基础上,提出了一种面向联盟链的可修正区块链方案,采用请求修改-修改验证的两阶段模式完成修改功能。在通用模型和随机预言模型下,基于离散对数问题困难假设,分别证明了所提方案是抗碰撞的和多用户安全的。仿真实验和对比分析论证了所提方案的有效性和可用性。

幺半群中最小的变色龙

称一个半群为变色龙,如果它既是一个有限基对合半群的约简,又是一个非有限基对合半群的约简.目前已知的变色龙最小的阶数为8,本文构造了两个阶数更小的变色龙,一个是阶数为7的半群,另一个是阶数为6的幺半群,后者恰好是幺半群中阶数最小的一个变色龙.

基于改进变色龙群算法的移动机器人路径规划

针对变色龙群算法在解决移动机器人路径规划问题时算法收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种分数阶变色龙群算法。首先,在算法初始化时采用Tent混沌映射丰富种群多样性,以提高算法的全局搜索能力。其次,加入分数阶更改变色龙攻击猎物时舌头的速度更新公式,以避免算法陷入局部最优并加快算法的收敛速度。最后,采用三次B样条曲线对路径进行平滑操作,以提高移动机器人实际路径的平滑性。仿真结果表明,改进后的变色龙群算法相比于其他算法收敛速度更快,能避开障碍物,寻找到最优路径。

新的格上变色龙签名方案

传统的数字签名往往是公开可验证的,而在某些具有隐私保护需求的应用中,签名者不希望其所签署的敏感信息被不诚实的验证者再次传递。相较于诸多具有不可传递性的数字签名原语,变色龙签名(CS)通过在签名算法中嵌入变色龙哈希函数对消息进行散列,更简便地解决了签名的二次传递问题。针对基于传统数论难题的CS无法抵御量子计算机攻击的问题,提出一个基于格上小整数解(SIS)难题假设的CS方案。首先,分析了格上第一个CS方案的安全性漏洞,指出其不满足第三方不可伪造性和签名者可拒绝性;其次,构造了一个新的格上CS方案,并在随机预言机模型下严格证明了新方案的安全性;最后,指出了新方案的签名具有更轻量级的存储和传输效率。

“变色龙”老师

“嗒嗒嗒嗒——嗒嗒、嗒嗒——”先是一阵清脆而有节奏的高跟鞋声从走廊飘了进来,接着潘老师就风风火火地奔进教室,“扔”下课本,打开电脑,在黑板上写下课题,眯起眼睛扫一圈课前准备情况……天天如此,一丝不苟。她皮肤雪白,一副金丝边框眼镜尽显知性风范。眼镜后面藏着一双会说话的眼睛,时而亲切,时而锐利。

奇妙的变色龙——色彩传感器

变色龙是一种非常神奇的生物,它可以轻松地伪装出它接触的颜色,让我们对其“视而不见”。大家有没有感觉到很奇怪呢?为什么变色龙可以改变自身的颜色,我们就不行?难道我们就不能像变色龙一样吗?其实变色龙的变色,主要靠的是三层色素细胞。

神探变色龙

森林珠宝店坐落在清澈见底的小河边,这里聚满了来自森林各处的顾客。毛毛虫老板即将展示它的镇店之宝——彩虹宝石.

讽刺小说的情境教学探究——《变色龙》教学实录

【设计理念】契诃夫的短篇小说往往带有讽刺意味,在引人发笑的同时,也令人深思。《变色龙》教学中,教师采用情境教学策略,通过创设真实的生活情境和融合多媒体教学手段,启发、引导学生在实际生活情境中提升分析能力、思考能力、语言表达运用能力。

变色龙分色软件AnSeries4.9在印花分色中的应用实践

分色是现代印花加工的关键工序,变色龙An Series4.9更新增加的新功能使分色更加方便快捷。文章介绍An Series4.9部分新增功能和使用An Series4.9进行分色的基本过程。

棒棒糖“变色龙”

大家都知道,变色龙可以根据环境改变自身的颜色。如果把变色龙放入一堆彩虹糖里,是不C是就能看到一条七彩变色龙呢?答案是否定的。事实上,变色龙变色并不仅仅是为了与环境融为一体,保护自己,更多的是为了与同伴交流。虽然看不到七彩变色龙,但在魔法实验室,我们可以用棒棒糖做一个有趣的“变色龙”实验。

基于变色龙hash的区块链可扩展存储方案

区块链中的节点以副本形式保存数据,随着时间的推移,区块链中的区块数不断增加,导致节点承受的存储压力随之增大,存储压力成为区块链应用落地的瓶颈之一。为了解决区块链中存储压力问题,提出了基于变色龙hash的区块链可扩展存储方案,该方案利用节点被攻击成功的概率和改进的温度模型,将区块分为高低安全性的冷热区块;基于变色龙hash算法和改进的Merkle tree,对高安全性的冷区块进行部分节点存储。在存储过程中,除高安全性冷区块的区块体信息被重构外,其余数据保持不变。仿真实验表明,在不改变区块链结构和安全性能的情况下,所提出的方案可减少区块链中数据的存储总量,减少存储节点的存储压力;且区块数量越多,其优势越明显。

种群分段变异学习和S型权重变色龙群算法

探索寻优能力强、良好的可靠性和稳定性是智能算法应用到具体领域中的最佳选择。针对变色龙群算法存在求解不稳定、收敛精度低下和搜索开发之间不平衡等缺陷,提出一种种群多样性分段变异学习和S型权重的变色龙群算法(RMSCSA)。引入折射镜像学习(refraction mirror learning,RML)策略使变色龙更符合自然界中的观察,增强它的多样性;引入种群多样性分段变异使适应度较差的个体得到保留,并引导它向最优位置靠近;S型递减权重的引入让它进一步平衡算法的全局搜索和开发能力,通过收敛性分析得出S型递减权重因子的优势。利用经典函数集和CEC 2017函数集进行性能验证,结果表明3种策略比CSA具有更好寻优精度和效率。通过对独立运行30次的结果进行Wilcoxon秩和检验、Friedman’s以及Holm后续检验统计分析,结果表明引入的3种策略与CSA相比都有更好的寻优能力。

基于双向循环网络的变色龙视觉超分辨率图像重建

针对使用均方误差(Mean Square Error,MSE)作为目标损失函数,导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题,提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型(Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN)以改善重建效果.首先,鉴于变色龙可以同时注视两个不同方向的非凡视觉功能,SRBRNN模型借助双向循环神经网络结合序列演进前向与反向给输出提供不同方向时间信息的思想,实现重建过程中失真与感知质量的兼顾;其次,SRBRNN模型定义了特征演进和退化序列,并设计了低分辨率图像到高分辨率图像演进和高分辨率图像到低分辨率图像退化网络,将演进网络和退化网络对应应用为原双向循环网络的前向循环和反向循环网络;最后,利用双向循环机制重建超分辨率特征.用SRBRNN算法在Set5、Set14、BSD100基准测试集上进行实验,实验结果表明在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)评估指标及主观质量评分上,SRBRNN算法性能优于其他主流算法.