首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于Shamir秘密共享的FFT加速Berlekamp Welch算法

是一种用于纠错编码的算法。下面是对该算法的完善且全面的答案:

  1. 概念: 基于Shamir秘密共享的FFT加速Berlekamp Welch算法是一种纠错编码算法,用于在数据传输和存储过程中检测和修复数据错误。该算法结合了Shamir秘密共享方案和快速傅里叶变换(FFT)技术,能够快速且可靠地进行纠错编码。
  2. 分类: 基于Shamir秘密共享的FFT加速Berlekamp Welch算法属于纠错编码领域,具体而言,是一种基于Reed-Solomon(RS)码的纠错编码算法。
  3. 优势:
  • 高容错性:该算法可以纠正多达 t 个错误,其中 t 是编码器能够纠正的最大错误数。这使得它非常适合在无线通信、数据存储等领域中应对数据传输中可能发生的错误。
  • 快速编码和译码:借助FFT技术,该算法能够在较短的时间内对数据进行编码和译码,提高了数据传输的效率。
  • 私密性保护:Shamir秘密共享方案确保了数据的私密性,只有授权的解码方才能恢复原始数据。
  1. 应用场景: 基于Shamir秘密共享的FFT加速Berlekamp Welch算法在以下场景中有广泛应用:
  • 无线通信:在无线信道中,数据传输可能受到信号干扰和噪声影响,该算法可以提高数据传输的可靠性,降低错误率。
  • 数据存储:在分布式存储系统或云存储中,数据的完整性和可靠性是非常重要的,该算法可以保证数据在存储过程中不受损坏或错误的影响。
  • 多媒体传输:在音视频传输过程中,如实时流媒体服务,即使存在一定的数据丢失或错误,该算法也可以通过纠错编码恢复原始数据,提供更好的用户体验。
  1. 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云提供了丰富的云计算服务和解决方案,以下产品可与基于Shamir秘密共享的FFT加速Berlekamp Welch算法结合使用:
  • 云存储:腾讯云对象存储(COS),链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 云通信:腾讯云即时通信(IM),链接地址:https://cloud.tencent.com/product/im
  • 多媒体处理:腾讯云点播(VOD),链接地址:https://cloud.tencent.com/product/vod

以上是对基于Shamir秘密共享的FFT加速Berlekamp Welch算法的完善且全面的答案,包括了概念、分类、优势、应用场景以及相关腾讯云产品和产品介绍链接。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

秘密共享—隐私计算和区块链共识中榫卯

图1秘密分享结构 秘密共享方案三种实现技术: 基于超平面几何秘密共享,包括Blakley方案和Brickell方案; 基于插值多项式秘密共享,包括经典Shamir阈值秘密共享方案; Mignotte...,Asmuth & Bloom提出基于中国剩余定理秘密共享基于中国剩余定理秘密共享是在环上运算,而Blakley & Brickell超平面几何秘密共享方案和Shamir阈值秘密共享方案是在有限域上运算...,所以基于中国剩余定理秘密共享和其他两个秘密共享理论基础不尽一样。...FeldmanVSS 是一种基于Shamir秘密共享构造可验证秘密共享方案。...五、总结 本文简要地描述了秘密共享在区块链共识和联邦学习等方面的应用,重点介绍了Blakley和Brickell超平面几何方案、Shamir秘密共享、可验证秘密共享和分布式可验证秘密共享算法

3.4K30

Shamir密钥分享算法简析

简述 秘密共享技术是密码学和信息安全一个重要研究内容,Shamir密钥分享算法最早是由Shamir和Blackly在1970年基于Lagrange插值和矢量方法提出,其基本思想是分发者通过秘密多项式...,将秘密s分解为n个秘密分发个持有者,其中任意不少于k个秘密均能恢复密文,而任意少于k个秘密均无法得到密文任何信息。...算法思路 表示 Shamir密钥共享算法由一个二元数(k,n)表示,其中n表示将明文s加密为n个Shadow,k表示必须至少同时拥有k个Shadow才能解密获得成明文。...+a_{k-1}x_k^{k-1}=y_k\end{matrix} 由矩阵乘法或者 插值法均可求 即为明文 。 安全性 由伽罗华域以及矩阵运算性质可知该算法安全性是显然。...补充 当 时候,Shamir算法还有一种用异或运算实现:任取 个随机数 ,对于明文 计算 r_n=r_1 \oplus r_2 \oplus r_3 ...

1.3K10
  • 做EEG频谱分析,看这一篇文章就够了!

    改进直接法,是针对直接法存在缺点改进而来方法,包括Barlett法、Welch法和Nuttall法。 第二类现代功率谱计算方法,又可以分为基于参数建模功率谱计算和基于非参数建模功率谱计算。...基于参数建模功率谱计算方法又分为基于AR模型、MA模型、ARMA模型等方法;基于非参数建模功率谱计算方法主要基于矩阵特征分解功率谱估计,主要包括基于MUSIC算法功率谱估计和基于特征向量功率谱估计...根据直接法求解PSD定义,可以直接通过调用Matlab中fft函数(fft函数是计算信号傅里叶变换)进行计算; 此外,Matlab中有专门函数periodogram实现直接法PSD计算。...根据直接法求解PSD定义,可以直接通过调用Matlab中fft函数(fft函数是计算信号傅里叶变换)进行计算; 此外,Matlab中有专门函数periodogram实现直接法PSD计算。...3.直接法计算PSD 上述直接法计算PSD,虽然可以直接FFT,计算速度快,但是频率分辨率比较低。因此,研究者提出了改进直接法来计算PSD。其中Welch方法就是其中一种。

    4K50

    如何保护你主密码

    试试 Shamir 秘密共享算法(Shamir's Secret Sharing),这是一种可以将保密内容进行分块保存,且只能将片段拼合才能恢复保密内容算法。...先分别通过一个古代和一个现代故事,看看 Shamir 秘密共享算法究竟是怎么回事吧。 这些故事隐含前提是你对密码学有起码了解,必要的话,你可以先温习一下 密码学与公钥基础设施引论....最终,揭示秘密时刻到了。 用于反算秘密代码基于 拉格朗日差值,它利用多项式在 n 个非 0 位置值,来计算其在 0 处值。前面的 n 指的是多项式阶数。...关于 Shamir 秘密共享算法现代故事 现代,很多人都对类似的大秘密苦不堪言:密码管理器主密码!...自己安全不是自己一个人事 密码管理是当今网络生活必备技能,当然要选择复杂密码,来保证安全性,但这不是全部。来用 Shamir 秘密共享算法,和他人共同安全存储你密码吧。

    42920

    语音深度鉴伪识别项目实战:音频去噪算法大全+Python源码应用

    前言当前,语音深度鉴伪识别技术已经取得了一定进展。研究人员利用机器学习和深度学习方法,通过分析语音信号特征,开发出了一系列鉴伪算法。...以一篇文章快速了解并实现该算法,以效率最高方式熟练这些知识。希望有需求小伙伴不要错过笔者精心打造专栏。...# 对滤波后信号进行逆傅里叶变换 filtered_signal = np.fft.ifft(filtered_signal_fft).real return filtered_signal...其中使用该算法前提条件需要计算出噪音功率谱密度。...我们可以通过自适应方法,通过统计分析或基于模型方法估计噪声功率谱密度,适用于信号和噪声混合较复杂情况。

    19030

    基于属性加密过去,现在和未来

    加密是日常生活中一个晦涩但至关重要部分。您正在访问网站地址栏中挂锁代表“ http”后“ s”,代表最新版本传输层安全性(TLS)。...这些数字安全技术与TLS取代安全套接字层(SSL)一起,允许在网站或服务器以及Web浏览器等两方之间进行加密通信。 像Internet本身一样,这些技术在构思时就是突破性。...以前,加密安全通信需要物理交换密钥,而新方法允许彼此未知各方之间进行安全通信。 公钥加密也称为非对称加密,它是通过一对密钥来实现:一个可以广泛共享公共密钥,另一个是秘密私有密钥。...公钥基础结构(PKI)常见部署利用了Diffie-Hellman密钥交换,该交换器位于浏览器地址栏中安全图标后面; RSA算法(以其发明者名字命名):Ron Rivest,Adi Shamir和Leonard...your browser's address bar; and the RSA algorithm, which is named after its inventors: Ron Rivest, Adi Shamir

    65600

    隐私计算平台效率问题和加速策略

    点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 目前,隐私计算平台广泛用到了多种安全技术,包括同态加密、秘密共享、差分隐私、可信执行环境,以及其他一些安全多方计算技术。...在对安全和效率双重探索中,星云Clustar 研究人员基于理论分析和实践应用,提供了一系列安全加速方案。...此外,这些大数在密态下进行加法或乘法运算也不再是简单地将数据相加或相乘,而需要通过复杂模乘或模幂运算来完成相应密态下运算。 02. 秘密共享秘密共享中,秘密分发和恢复都会导致效率下降。...在秘密分发过程中,需要通过一定数学计算将秘密分割成  份,然后分发给  个参与方。在秘密恢复过程中,需要收集  份(  )分割后不同秘密碎片,然后通过算法规定数学计算将秘密恢复。...例如,Shamir 算法需要通过解一个同余方程组来恢复秘密。不难发现,秘密分发和恢复都需要进行额外计算和通信操作,因此不可避免地会导致效率下降。 03.

    1.5K50

    本体重磅加入Torus Network,为密钥一键登录注入新活力

    近日,本体重磅加入 Torus Network,与 Binance、ENS、Etherscan 等众多机构共同运行一个验证节点,该节点将运行 Torus 分布式密钥生成器,秘密共享和密钥分配协议。...在后端,基于 Shamir 秘密共享分布式密钥生成器在所选节点网络中分布式生成密钥,并可在成功通过前端完整性认证检查后恢复出密钥,当标签页关闭后,密钥将被删除。...基于用户友好使用流程,本体将有助于降低主流用户参与门槛,大大扩展了运用范围。 此外,本体不仅会助力 Torus Network 安全性和信任度进一步提升,还将带来用户井喷式增长。...03 聚焦身份认证,任重而道远 本体一直以来都在致力于通过去中心化框架授予用户对其数据和身份掌控,此次本体与 Torus 在密钥一键登录方面的合作正是朝着这一目标迈进重要一步。...现有社交登录无缝连接为建立信任和声誉体系奠定了基础,并将为本体生态系统注入更多价值! 要了解有关 Torus 更多信息,请访问 https://tor.us。

    62810

    双边滤波加速「建议收藏」

    双边滤波是否可以进行“FFT加速”:双边滤波不可进行基于FFT加速 基于FFT滤波加速方法: 1.对模板和图像分别进行补0(扩大到相同尺寸(M1+M2-1)*(N1+N2-1),图像和模板分别放在扩大矩阵左上角...) 2.模板与图像分别进行傅里叶变换DFT(FFT快速算法) 3.对DFT结果进行相乘(元素级相乘) 4.对频域相乘结果进行傅里叶反变换IDFT(IFFT) 5.对傅里叶反变换得到时域结果进行截取,获得模板与图像卷积结果...所以,因“基FFT滤波加速”是一次运算直接得到全图滤波结果,要求滤波模板对全图是固定、独立,而双边滤波滤波模板对全图非独立、固定,所以,双边滤波无法进行“基FFT滤波加速”。...注:因“基FFT滤波加速”要进行补0扩大,DFT,IDFT等操作,DFT和IDFT虽有快速算法,计算复杂度也还是较高,通常,模板尺寸(直径)小于50时,传统方法速度快于“基FFT”。...总结:对于小模板,使用传统法或者若可分离,考虑可分离法,较大模板,则选择“基FFT滤波加速”法。

    1.1K10

    ISSCC 2019 | 清华大学团队研制高能效通用神经网络处理器芯片STICKER-T

    机器之心发布 湃方科技 2 月 20 日,来自清华大学线路所刘勇攀副教授团队在美国旧金山举办第 66 届国际固态电路会议(简称 ISSCC 2019)发表了基于循环矩阵压缩方法通用神经网络加速器芯片...该芯片在算法,架构和电路三方面进行了联合优化,在变换域进行神经网络加速,并使用可转置存储器复用数据,使得芯片能效和面积相较于之前研究都有显著提升。...循环矩阵压缩方法(CirCNN)原理图 该团队针对以上问题,采用了基于循环矩阵神经网络压缩技术,从算法和硬件联合优化角度提出全新通用加速器设计。...进而可以使用 fft+频域点乘+ifft 方法对卷积操作进行加速。 ? 基于转置 SRAM(TRAM)数据复用方法 ?...基于在人工智能芯片领域丰富科研成果,刘勇攀副教授创办了以人工智能芯片和工业智能算法为核心技术湃方科技,旨在赋能工业领域人工智能更大发展。 ?

    72630

    多方安全计算(6)MPC中场梳理

    通常涉及到如下两个模块: · 秘密共享:MPC中通常使用线性秘密分享(LSSS),具有加法同态性;主要包含三种,加法秘密共享shamir秘密共享,常用于三方复制秘密共享。...在之前文章中,我们讨论过如何使用秘密共享完成加减乘运算;主流方案通常基于牛顿迭代方案实现除法计算,基于分段拟合方案实现开方等计算;结合edabits等实现比较运算;基于比较运算与乘法组合完成排序运算...:主要包含SUM、AVG、MIN/MAX等关键字;底层实现通常基于秘密共享或同态数值运算,如需对个体进行保护,可结合差分隐私技术 · 联邦连接:主要包含JOIN等关键字;底层实现通常基于明文排序与基于秘密共享比较运算...本过程事实上是安全两方预测加强版本,因为其需要计算参与方既不知道数据,也不知道模型,实践中通常基于秘密共享技术完成,读者不妨参考[18]。...在计算机制上与机器学习预测类似,可基于同态与不经意传输完成;实践中也常基于秘密共享完成,但秘密分享乘法带来环溢出问题仍缺少高效解决方案。读者不妨参考[19]。

    1.7K11

    姚期智提出百万富翁难题被破解? 多方安全计算MPC到底是个什么鬼?

    特别是,在被动对手情况下,Shamir多项式秘密共享是多方计算基石,而Chor、Goldwasser、Micali和Awerbuch可验证秘密共享在拜占庭对手问题中起着类似的作用。...根据上图所示,假设我们目标是联合计算所有各方秘密数据总和,这可以通过秘密共享来实现。 首先,每一方将其秘密号码随机分成三部分,并将其中两部分别分享给其他部分。...秘密共享关键点在于,通过了解秘密共享,一方不会获知有关私有数据信息。例如,在通过揭示秘密共享5三方计算中,秘密数据可以是10、79、-11这样随机数字。...即使知道秘密共享,该方也可以猜测私人数据,而不是猜测随机数。 由于在整个过程中没有显示隐私数据,因此秘密共享计算可以保护隐私。对手方不能发现秘密信息。...好消息是任何函数都可以转换为加法和乘法组合,因此基于秘密共享MPC能够进行任何类型通用计算,就像现代PC一样。 另一个例子是主动恶意节点(Actively Malicious)。

    3K10

    量子计算对计算机安全影响

    在传统计算机领域里,安全是永远绕不开的话题,而构成计算机安全领域里最重要两个理论基础是对称密码学和非对称密码学,都是基于密码破解成本远远超过现有的计算机计算能力,比如常用RSA(Rivest-Shamir-Adleman...与传统计算机不同,量子计算机对量子位在叠加态下使用,让量子计算机比传统计算机更快。这种计算能力加速是量子计算对信息系统安全和隐私构成威胁原因。...所以如何防备量子计算机实时攻击和如何避免攻击者获得加密数据并解密是目前计算机安全领域值得思考两个问题。 对对称密码学而言,对称密钥加密使用在两个用户之间共享密钥。...A 方可以使用密钥对数据进行加密,并将结果发送给 B 方,B 方使用相同密钥解密和读取数据。用户之间秘密密钥安全交换,也称为密钥管理,构成了对称密码学安全基础。...整数分解安全性源于分解两个大素数乘积难度。在所有这些密码系统中,RSA(基于IFP)和ECC(基于DLP)已经标准化并被广泛使用。事实上,它们在简单性、效率和安全性之间取得了很好平衡。

    1.8K20

    《安富莱嵌入式周报》第299期:IAR发布嵌入式软开发基础问题PDF,树莓派单片机运行Verilog,纯汇编实现游戏, 电磁辐射频谱图, 乐鑫ESP32-P4

    之前我们做FFT都是在矩形窗下进行。...传统汉明hamming窗,布莱克曼blackman窗,Nuttall窗,welch窗,新增hft窗。 我们DSP数字信号处理教程近期需要加入新章节更新了。...可编程传感器系统,将陀螺仪与加速度计相结合,可实现完全定制。...机器人平台旨在加速各种机器人开发和部署 在CES 2023上,英伟达对 Isaac Sim 机器人模拟工具进行重大更新,其中包括人型模拟、AI功能和云访问。...套件制作还挺漂亮 14、超详细电磁辐射频谱图 内容支持矢量放缩 spectrum_20090210.pdf (991.43KB) 15、ST开源了各类音频算法 https://github.com

    59520

    比原链研究院 | 一种弱同步网络假设下门限签名系统

    沙米尔秘密分享(Shamir Secret Sharing)是最简单依赖中心 dealer 节点门限密钥生成方法,基本原理是拉格朗日插值,在 (t, n) 门限构造中,dealer 会选择一个 (t...为了解决中心作恶问题,人们又不断探索了基于承诺(commitment)可验证秘密分享(VSS、PVSS),以及应用于异步网络 VSS(Cobalt BFT 在区块链系统里也尝试了结合 PoW 准入机制...,r 是一个随机骰子,算法输出 C 便是 commitment,D 则是需要秘密保管 decommitment 值,在正式公开 M 之前先公开 M 承诺 C,即先对自己要公布消息做个上帝担保,约束自己无法更换...Thresh-Sig 阶段具体实现与所基于数字签名算法有很大关系,例如 Schnorr 算法在计算签名 s 值时所依赖秘密值 k 在常数项,s=k-z(H(K||M)),所以可以简单秘密值份额相组...不论是采用 ECDSA 还是 Schnorr 算法,最核心问题依然是基于 DKG 和多方计算原理去生成和分发签名算法中需要秘密值,每个参与方基于各自密钥份额和秘密值份额完成自己签名过程,最后通过整体交互组装获得最终合法签名

    86450

    比原链研究院 | 一种弱同步网络假设下门限签名系统

    沙米尔秘密分享(Shamir Secret Sharing)是最简单依赖中心 dealer 节点门限密钥生成方法,基本原理是拉格朗日插值,在 (t, n) 门限构造中,dealer 会选择一个 (t...为了解决中心作恶问题,人们又不断探索了基于承诺(commitment)可验证秘密分享(VSS、PVSS),以及应用于异步网络 VSS(Cobalt BFT 在区块链系统里也尝试了结合 PoW 准入机制...是要承诺原始值,r 是一个随机骰子,算法输出 C 便是 commitment,D 则是需要秘密保管 decommitment 值,在正式公开 M 之前先公开 M 承诺 C,即先对自己要公布消息做个上帝担保...Thresh-Sig 阶段具体实现与所基于数字签名算法有很大关系,例如 Schnorr 算法在计算签名 s 值时所依赖秘密值 k 在常数项,s=k-z(H(K||M)),所以可以简单秘密值份额相组...不论是采用 ECDSA 还是 Schnorr 算法,最核心问题依然是基于 DKG 和多方计算原理去生成和分发签名算法中需要秘密值,每个参与方基于各自密钥份额和秘密值份额完成自己签名过程,最后通过整体交互组装获得最终合法签名

    98140

    小爱同学之类语音唤醒芯片相关技术介绍

    该语音唤醒智能芯片从算法、芯片架构和电路三个层次统筹优化,如下图所示,算法级采用基于串行FFTMFCC特征提取和深度可分离卷积神经网络,极大降低了计算量和存储量;架构级提出了语音数据逐帧数据复用方法...语音唤醒智能芯片算法、芯片架构和电路三个层次统筹优化 独特创新技术如下: (1)提出并实现了基于串行FFT梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取电路,同时用混合量化逐层降低硬件实现代价。...FFT是特征提取中计算最复杂、功耗最大模块,与传统并行FFT相比,提出串行FFT电路存储量降低8×,功耗降低11×; ?...MFCC特征提取电路结构及亮点 (2)深度可分离卷积神经网络二值化轻量级神经网络,与CNN相比存储量和计算量均降低7×;基于此设计了契合算法神经网络硬件架构,由计算单元(PE)阵列(含32个乘累加MAC...前面算法级和架构级双重优化,使得整体神经网络加速器仅需640个周期就能完成一轮推理,在16ms帧间隔内完成即可,因此工作频率仅需40kHz下,这就促成了全芯片可采用近阈值设计。

    2.6K20

    信息交换中幽灵—阈下信道

    离散对数 对于一个整数b和素数p一个原根,可以找到惟一指数i,使得 那么指数i称为以为b基数模a离散对数。 基于此背景知识,可以定义Diffie-Hellman密钥交换算法。...1 验证算法: V[m,p]=\mathtt{True}/\mathtt{False} 消息嵌入 设为一较大素数,在阈下通信以前,阈下消息收发双方共享两点秘密信息。...消息提取 在基于数字签名方案阈下信道方案中,任何人都可以根据签名验证算法验证签名有效性。...而只有合法阈下消息接收者可以通过他与签名发送者预先秘密共享用Lagrange 插值法重构出一次多项式: 进而恢复出阈下信息:。 与此相似的还有基于中国剩余定理阈下信道等方案。...2.3 基于Ong-Schnorr-Shamir阈下信道方案[4] 首先Alice和Bob协商共享一个公开模数和一个密码秘钥,使得与互素。

    44240

    EM算法学习(番外篇):HMM参数估计

    解决思路: 第一个问题可以用向前或者是向后算法解决 第二个问题可以用Viterbi算法解决 上述两个问题不再赘述 第三个问题:使用Baum-Welch(EM算法)来去解决HMM第三个问题 三:Baum-Welch...岳佳,王士同.高斯混合模型聚类中EM算法及初始化研究【J】.微计算 机信息,2006(1lX):244-246. 陈婷。基于EM算法含缺失数据参数估计【D】.大连理工大学,2008....孙大飞,刘文举.基于EM算法极大似然参数估iJ-!屎iff[J].河南大学学 报:自然科学版,2002,32(4):35-41....孟丽新,刘洪.基于EM算法约束条件下参数估计【J】.东北师大学报: 自然科学版,2009,40(4):28-32....罗季.Monte Carlo EM加速算法【J】.应用概率统计,2008,24(3):311—318. 张宏东 EM算法及应用【J】.山东大学学报

    91870

    腾讯深度学习编译器BlazerML项目技术分享

    BlazerML 是基于开源深度学习编译器(TVM/XLA)深度定制端到端推理/训练加速方案,致力于降低深度学习编译器使用门槛,帮助编译优化技术在业务中落地。...BlazerML 目标是从 Learner 训练模型经过自动调优实时加速,发送给 Actor 进程所在所有节点进行推理抽样。为此,BlazerML 基于 TVM 进行了一系列优化。...使用 TVM 部署可能会引起 DRAM 限制问题,极大地影响训练中样本生成。BlazerML 提供了共享内存版本 TVM 模型,以便多个智能体可以共享权重。...使用共享内存可以为 TVM 模型部署提供显著好处,包括减少内存使用,提高性能,简化代码。使用共享内存后,服务器 QPS 可以达到原始值 2.3 倍,同时内存使用也更小,服务器成本减半。...解决卷积问题算法有非常多,常见有 DirectConv,Im2Col,Winograd,FFT。BlazerML 主要针对 Winograd 算法实现卷积算子进行了调优。

    86330
    领券