13、整数分解与RSA中的素性测试

整数分解与RSA中的素性测试

在密码学领域,特别是在RSA加密系统中,素数的选择和判定起着至关重要的作用。本文将深入探讨整数分解、RSA加密以及素性测试的相关知识。

1. 整数分解与RSA加密的潜在风险

在RSA加密系统中,加密过程涉及到两个重要的同余式:
- (c_1 \equiv m^{e_1} \pmod{N})
- (c_2 \equiv m^{e_2} \pmod{N})

攻击者Eve可以通过求解方程 (e_1 \cdot u + e_2 \cdot v = \gcd(e_1, e_2)),并计算 (c_1^u \cdot c_2^v \equiv (m^{e_1})^u \cdot (m^{e_2})^v \equiv m^{e_1 \cdot u + e_2 \cdot v} \equiv m^{\gcd(e_1, e_2)} \pmod{N})。如果 (\gcd(e_1, e_2) = 1),Eve就能恢复出明文 (m)。更一般地,如果Bob使用多个指数 (e_1, e_2, \cdots, e_r) 对同一消息进行加密,当 (\gcd(e_1, e_2, \cdots, e_r) = 1) 时,Eve也能恢复出明文。因此,为了保证安全性,Alice在给定的模数下应最多使用一个加密指数。

2. 素性测试的必要性

Bob在使用RSA公钥/私钥对与Alice进行通信之前,需要选择两个非常大的素数 (p) 和 (q)。如果 (p) 和 (q) 不是素数,Bob在解密Alice的消息时就需要知道如何对它们进行分解。而且,如果 (p) 和 (q) 有小的素因子,Eve可能能够分解 (pq) 并破解Bob的系统。所以,Bob

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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