2) nonstochastic forecasting model
非随机预测模型
3) trend-state mathematical model
趋势-随机预测模型
4) random oracle model
随机预言机模型
1.
Furthermore,by applying the pair public-key technology introduced by Katz and Wang,the security proof of the proposed identity-based encryption scheme has "tight" reduction in the random oracle model.
针对这一点,参考组合公钥体制提出了一种非双线性映射下可证明安全的基于身份加密方案,并且通过采用Katz-Wang的双公钥思想,使得该方案在随机预言机模型下的安全性证明中具有"紧"的归约。
2.
Then we prove that our scheme satisfies these security notions in the random oracle model.
我们证明该方案在随机预言机模型中是可证安全的。
3.
We present a short ID-based signature (IBS) scheme that is proved to be secure in the random oracle model under the hardness assumption of k-CAA problem.
提出了一个基于身份的短签名方案,在k-CAA难题假设及随机预言机模型下是可证明安全的。
5) random oracle
随机预言机模型
6) random oracle model
随机预言模型
1.
Full field hash signature scheme under the random oracle model and the provablity of Its security;
加载随机预言模型的全域Hash签名方案及其安全性分析
2.
More precisely,under the random oracle model,the scheme is proved to be secure against existential forgery on adaptively chosen message and ID attack,assuming CDHP is intractable.
设计了一个基于身份的无需可信任PKG的签名方案,并在随机预言模型(ROM)中给出了方案的安全性证明。
3.
In the random oracle model, the proposed scheme is proved to be secure assuming the bilinear Diffle-Hellman problem is hard.
在BDH问题是困难的假设下,运用随机预言模型证明了该方案的安全性。
补充资料：随机过程的预测
随机过程的预测
stochastic processes, prediction of
学中对预测算法的应用见IAll.随机过程的预测【汰心.拓cP“‘已洲荟，训浦团佣of;c月y叨葫H‘“po双eccoB“pon，03，.poB二，el，随机过程的外推(ext几IPojation of stochas比p双兀君骆eS) 由随机过程(stoc]1毛‘tic pr以戈骆)X(t)直到现在时刻s的观察值对将来t>s的值进行估计的问题.通常想要的外推估计X(t)(t>s)是使得均方误差EIX(t)一X(t)}2在基于过程直到时刻s的过去值的所有估计中最小的那个(如果限于考虑线性估计，所得到的预测称为是线性的). 已经提出并得到解决的问题之一是关于平稳序列的线性预测.这一问题类似于下述问题:在区间一二蕊又毛兀上平方可积的函数空间LZ中，必须在由函数砂介，k=o，一1，一2，…，生成的子空问上找到函数甲似)〔L:的投影.在平稳随机过程(stationarystocllastic pro姚)的理论中这个问题已经被大大地推广了.一个应用是由下述系统 Lx(t)=Y(t)，t>t。，引起的随机过程的预测问题，其中L是I阶线性微分算子，而Y(t)，t>t(，，是一白噪声(认七jte noise)过程.给定X(t)在时间间隔叭，簇t(、的值和初始值丫k)(t。)，k一。，二，l一1，与白噪声独立，最佳预测X(t)，t>、，由解相应的方程 LX(r)二0，f>S，带初始条件 戈‘“，(、)一丫‘，(、)，、二o，二，l一l，得到.对随机微分方程系统，给定其他已观测到的分量值预测某些分量的问题，归结为相应的随机方程的外推. 参考文献见随机过程的内插(stochastic pro~，interPO】atio们of).幻，A.P田a棚撰【补注】线性预测问题的研究，在俄国始于A.H.KoJIM0r可力B(fA7]，〔A8」)，在西方始于N .Wiener(【A6』)，他还同P .Mas如处理了多变量情形(【All]，【A12」).他们考虑的预测是基于整个的过去;基于过去的有限时段的预测更困难，见【A9]，【A10].对非平稳过程的线性预测在【A13]中讨论.线性理论也可在「A2」中找到.R.E.K川man的方法(「A3]，【A4」)基于K五knan滤波和过程在状态空问上的实现，引人了在实践中很有用的预测算法.在【AS]中介绍了将预测问题推广到扩散过程的情形.在应用科
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