20、基于准二元戈帕码的McEliece密码系统实现与高效阈值加密方案

基于准二元戈帕码的McEliece密码系统实现与高效阈值加密方案

在当今的信息安全领域,密码系统的性能和安全性至关重要。本文将介绍基于准二元戈帕码的McEliece密码系统的实现,以及一种从有损陷门函数构建高效阈值公钥加密(TPKE)方案的方法。

基于准二元戈帕码的McEliece密码系统
误差定位多项式的根查找算法

在McEliece密码系统中,误差定位是一个关键步骤。传统的Chien搜索和Berlekamp迹算法在某些情况下复杂度较高,不适合我们的场景。而简单多项式评估方法虽然复杂度相对较低,但在特定条件下也存在不足。

我们选择了Horner方案作为根查找算法。该算法的复杂度不依赖于域的扩展度,而是取决于可能的根候选数n。此外,Horner方案在支持集L∗上评估误差定位多项式,能够直接知道根的位置,从而更高效地纠正错误。

当找到σ(x)的一个根L∗i后,我们对σ(x)进行多项式除法,除以(x - L∗i)。这个过程可以顺序进行,重用前一次迭代步骤中计算的值。具体步骤如下:
1. 计算被搜索多项式y(x)的系数yt - 2。
2. 在每一次迭代步骤j中,使用前一个系数yt - j + 1计算yt - j = yt - j + 1L∗i + σt - j。
3. 整个过程需要t - 3次乘法和t - 2次加法来将一个t次多项式除以x - L∗i。

每次找到根后进行多项式除法的主要优点是误差定位多项式的次数降低,从而减少后续评估步骤所需的操作。

KIC - γ转换的实现

为了实现Kobara - Imai的特定转换γ,我们需要选择两个参数:随机值

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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