31、密码学协议与攻击技术的前沿进展

密码学协议与攻击技术的前沿进展

在当今数字化时代,密码学协议和攻击技术的发展对于信息安全至关重要。本文将深入探讨两个重要方面:一是改进的DS - MITM攻击对TWINE - 80的应用,二是具有延迟前向身份保护的KEMTLS协议在单轮往返中的创新设计。

改进的DS - MITM攻击对TWINE - 80

传统的DS - MITM攻击对TWINE - 80的最佳方案是基于11轮区分器的20轮攻击。而通过结合密钥桥接技术和自动搜索DS - MITM区分器的方法,发现使用10轮区分器能在时间复杂度和内存复杂度方面实现更优的密钥恢复攻击。

具体来说,新的DS - MITM区分器仅需猜测14个半字节(相比于之前的19个),这使得离线阶段的时间复杂度大幅降低,约为$2^{56.48}$(之前为$2^{76.93}C_E$,其中$C_E$是20轮TWINE - 80的运行时间)。内存复杂度也从$2^{82.91}$位降低到约$2^{62.91}$位。在密钥恢复阶段,虽然涉及26个子密钥半字节,但借助密钥桥接技术,可从19个子密钥半字节推导得出。在线阶段的时间复杂度约为$2^{76.92}$,略低于之前的方案。同时,76位子密钥空间减少了4位,数据复杂度为$2^{32}$(因为有8个输入半字节是活跃的)。

以下是相关复杂度的对比表格:
| 阶段 | 猜测半字节数 | 时间复杂度 | 内存复杂度 | 子密钥空间变化 | 数据复杂度 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 传统方案 | 19 | $2^{76.93}C_E$ | $2^{82.91}$位 | - | $2^{32}$ |

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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