最近Yi等(2002)提出了一个用于多媒体加密的基于身份的密钥协商协议。协议建立在Diffie-Hellman 密钥交换协议和RSA公钥密码体系之上。Yi等分析了协议的安全性，并认为该协议对于恶意攻击是鲁棒的。然而，本文证明该协议对于某些攻击如伪造秘密信息和篡改交换消息是脆弱的，并分析了该协议受到这些攻击的原因。本文指出由于该协议内在的缺陷，该协议可能难于改善。

为了降低译码时的计算复杂度以及减少译码时间，该文通过对牛顿恒等式进行推导得到了(41, 21, 9) QR码不需要计算未知校验子就可求得错误位置多项式系数的代数译码算法，同时也针对改善部分客观地给出了计算复杂度的理论分析。此外，为了进一步降低译码时间，提出判定接收码字中出现不同错误个数的更简化的判断条件。仿真结果表明该文提出算法在不降低Lin算法所达到的译码性能的前提下，降低了译码时间。

在车载网络(VANETs)中，联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型，实现了车辆间的数据隐私保护，并提高了整体模型的性能。然而，FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战，如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问题，该文提出一种面向联邦学习的可验证隐私保护批量聚合方案。首先，该方案基于Boneh-Lynn-Shacham (BLS)动态短群聚合签名技术，保护了客户端与路边单元(RSU)交互过程中的数据完整性，确保全局梯度模型更新与共享过程的不可篡改性。当出现异常结果时，方案利用群签名的特性实现车辆的可追溯性。其次，结合改进的Cheon-Kim-Kim-Song (CKKS)线性同态哈希算法，对梯度聚合结果进行验证，确保在联邦学习的聚合过程中保持客户端梯度的机密性，并验证聚合结果的准确性，防止服务器篡改数据导致模型训练无效的问题。此外，该方案还支持车辆在部分掉线的情况下继续更新模型，保障系统的稳定性。实验结果表明，与现有方案相比，该方案在提升数据隐私安全性和结果的可验证性的同时，保证了较高效率。