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The technique of online/offline is regarded as a promising approach to speed up the computation of encryption, because the most part of computation, such as pairing over points on elliptic curve and exponentiation in groups, can be pre-computed in the offline phase without knowing the message to be encrypted and/or recipient’s identity. The online phase only requires light computation, such as modular multiplication. In this paper, we propose two novel identity-based online/offline schemes: a full secure identity-based online/offline encryption scheme and an identity-based online/offline signcryption scheme. Compared to the other schemes in the literature, our schemes achieve the shortest ciphertext size in both offline and online phases and demonstrate the best performance in offline computation. Our schemes are applicable to devices with limited computation power. They are proven secure in the random oracle model. 相似文献
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This paper aims to reduce the problems of incomplete data in computed tomography, which happens frequently in medical image process and analysis, e.g., when the high-density region of objects can only be penetrated by X-rays at a limited angular range. As the projection data are available only in an angular range, the incomplete data problem can be attributed to the limited angle problem, which is an ill-posed inverse problem. Image reconstruction based on total variation (TV) reduces the problem and gives better performance on edge-preserving reconstruction; however, the artificial parameter can only be determined through considerable experimentation. In this paper, an effective TV objective function is proposed to reduce the inverse problem in the limited angle tomography. This novel objective function provides a robust and effective reconstruction without any artificial parameter in the iterative processes, using the TV as a multiplicative constraint. The results demonstrate that this reconstruction strategy outperforms some previous ones. 相似文献
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