16、密码学中的熵与密钥模糊度

密码学中的熵与密钥模糊度

1. 一次一密的局限性

一次一密(One-time pad)是一种理论上能保证完美保密性的加密方法,但在实际应用中存在严重的缺点。为确保完美保密,每个密钥只能使用一次,且密钥长度必须与被加密的消息块长度相同。

若Alice和Bob两次使用同一密钥加密两个或更多消息块,一次一密就无法再实现完美保密。此外,由于每个消息块都需要交换新的秘密密钥,一次一密缺乏高效的密钥管理,这也是其在商业应用中使用有限的原因之一。

更糟糕的是,如果同一密钥被使用两次,一次一密在已知明文攻击下是不安全的。假设Erich知道消息 (x) 和对应的密文 (y),他可以通过计算 (x \oplus y = x \oplus x \oplus k = k) 来确定所使用的密钥。

尽管存在这些缺点,但由于其完美的保密性,一次一密在外交和军事领域的实际应用中仍有使用。据说,莫斯科和华盛顿之间的热线就使用了一次一密。显然,在无条件安全至关重要的情况下,像一次一密这样能证明保证完美保密的密码系统具有重要意义。

2. 熵的概念

熵(Entropy)的概念源于物理学,用于描述宇宙或任何封闭系统中的混乱程度(或无序程度,与有序结构相反)。在物理学中,熵指的是明显的秩序或结构,与微观粒子的规则、精确运动不同,后者不被视为明显的秩序。热力学第二定律指出,任何封闭系统的熵随时间增加,除非它是“可逆”系统,在这种情况下熵保持不变。

熵不仅在物理学中出现,在数学、计算机科学和其他领域也很重要。例如,它是香农信息与编码理论以及相关数据压缩理论的核心概念。在算法学中,它可用于分析随机算法的运行时间、估计最优搜索树数据结构中的平均搜索

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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