小波域高斯尺度模型去噪，使用贝叶斯最小均方估计系数

bls_aggregate_weaknesses:BLS聚合签名的攻击和弱点

BLS签名实施 注意：此库是草稿，但尚未经过安全审查 像在，使用来实现BLS签名的聚合，该用于加密基元（配对，EC，哈希）。 使用曲线。 规格在。 特征： 相同或不同消息上的非交互式签名聚合 聚集体（树） 高效验证（每条不同的消息仅一对） 防止流氓公钥攻击的安全性 汇总公钥和私钥 HD（BIP32）密钥派生 密钥和签名序列化 批量验证 签名划分（将聚合除以先前验证的签名） 导入库 # include " bls.hpp " 创建密钥和签名 // Example seed, used to generate private key. Always use // a secure RNG with sufficient entropy to generate a seed. uint8_t seed[] = { 0 , 50 , 6 , 244 , 24 , 199 , 1 , 25

依托Boneh等人提出的签名(BLS签名)算法、BLS签名的盲生成算法和BLS签名的聚合算法，提出了一种高效的基于身份盲签名方案。该方案具有轮复杂度最优的特点，即盲签名的生成协议只需用户和签名者依次发送一次信息。它的安全性基于one―more CDH假设，而其他方案则依赖于一个更强的假设――ROS假设。另外，它还具有计算效率高，签名长度短等特点，特别适合电子现金、网络投票等具体应用。

BLS-GSM代表“Bayesian Least Squares - Gaussian Scale Mixture(贝叶斯最小二乘-高斯尺度混合模型)”。 这个工具箱实现了该篇论文中介绍的算法： J Portilla, V Strela, M Wainwright, E P Simoncelli, Image Denoising using Scale Mixtures of Gaussians in the Wavelet Domain, IEEE Transactions on Image Processing. vol 12, no. 11, pp. 1338-1351, November 2003 这个工具箱进行图像去噪时，假定噪声类型为高斯噪声并且我们知道它的功率谱密度（不需要是白色的）。

宽度学习BLS的matlab代码+Mnist数据集

著名开源电调BLHeli_S 的keil工程，可以直接使用MDK编译生成固件，方便开发者使用，为了更好的交流，请按照文档说明进行

介绍 本章介绍了如何使用PBC库实现Boneh-Lynn-Shacham（BLS）签名方案。它基于文件example / bls.c（见安装目录）。我们有三个素数为r的G1，G2，GT组，以及一个双线性映射e，它从G1提取元素，从G2提取元素，并输出GT元素。我们将它们与系统参数g一起公布，系统参数g是G2的随机选择元素。爱丽丝希望签名。她按如下方式生成她的公共和私有密钥。她的私钥是Zr的随机元素x，而她对应的公钥是g^x。 要签名消息，Alice将消息散列到G1的某个元素h，然后输出签名h^x。为了验证签名σ，Bob检查 下面公式满足。 e（h，g^x）= e（σ，g） // Boneh-

BLS_python代码,前面上传了matlab版本的，现在是python版本的

写成类，方便调用，有demon，基于python语言 有bls基本模型以及四种增量模型