2、多元公钥密码系统的故障攻击解析

多元公钥密码系统故障攻击解析

多元公钥密码系统的故障攻击解析

1. 基本方案的变体

为了增强基本方案的安全性,提出了几种主要的变体方法。
- “Minus(-)”和“Plus(+)”
- “Minus(-)” :通过移除 G 中的几个多项式来实现。若 (G(x) := (g_1(x), \cdots, g_m(x))^t),“minus”的中心映射 (G^-: k^n \to k^{n - u} (u < m)) 为 (G^-(x) := (g_1(x), \cdots, g_{m - u}(x))),即多项式 (g_{m - u + 1}(x), \cdots, g_m(x)) 被隐藏。常用于签名方案,签名生成过程如下:对于消息 (y \in k^{m - u}),随机选择 (r \in k^u),签名 (x = S^{-1}(G^{-1}(T^{-1}(y), r)))。例如 MI⁻、HFE⁻ 和 lIC⁻ 是 BF 类型的“minus”示例,Sflash 是 MI⁻ 的进一步修改。但差分攻击可恢复 MI⁻ 和 Sflash 中的隐藏多项式。
- “Plus(+)” :通过添加几个多项式实现,中心映射 (G^+ = (g_1(x), \cdots, g_m(x), h_1(x), \cdots, h_{u_1}(x))),其中 (u_1 \geq 1) 是小整数,(h_l) 是随机选择的二次形式。解密速度比原始方案慢约 (q^r) 倍,MI±(MI⁻ 的“plus”)的安全性仍有待研究。
- “Vinegar” :通过添加几个变量实现。对于原始方案

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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