23、哈希函数与加密方案:碰撞抗性与安全模型解析

哈希函数与加密方案:碰撞抗性与安全模型解析

1. 哈希函数的碰撞抗性

哈希函数是一种将任意大小的数据映射为固定大小哈希值的函数,在计算机科学和密码学领域有着广泛的应用。碰撞抗性是哈希函数的一个重要属性,它要求找到两个不同的输入产生相同的哈希值是困难的。

  • 碰撞抗性的理论基础 :从理论上来说,随机选择的预言机对 (π, CF) 有概率为 1 的可能性对抗所有的对手 B。这意味着存在合适的预言机对,并且几乎任意的预言机对都能满足要求。
  • 哈希函数的发展历程
    • 1979 年,Ralph Merkle 在其博士论文中首次引入了密码学中的哈希函数,并提出了单向哈希函数的概念。
    • 1987 年,Ivan Damgård 给出了抗碰撞哈希函数的形式化定义和首次构造。
    • 1989 年,Naor 和 Yung 引入了通用单向哈希函数(即目标碰撞抗性哈希函数)。
    • 2004 年,Rogaway 和 Shrimpton 对各种哈希函数属性及其关系进行了深入研究。
年份 人物 贡献
1979 年 Ralph Merkle 引入密码学中的哈希函数,提出单向哈希函数概念
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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