57、迭代哈希函数的攻击与分析

迭代哈希函数的攻击与分析

1. 选择目标强制前缀

在某些场景下,传统的抗碰撞属性无法准确描述实际情况。以Alice为例,她对文档的后缀有完全的控制权(但后缀可能不宜过长),而对前缀的控制非常有限,因为前缀需要包含精确的股票价格。这种情况可以用选择目标强制前缀属性来描述。

定义 :一个高效的密钥哈希函数 $H = (H.KGen, H.Eval)$ 对于一组前缀 $P$ 是选择目标强制前缀原像抗性(CTFP)的,如果对于所有的概率多项式时间(PPT)算法 $A := (A1, A2)$,优势 $Adv_{H,A1,A2}^{ctfp}(\lambda)$ 是可忽略的。优势定义如下:
$Adv_{H,P,A1,A2}^{ctfp}(\lambda) := Pr[Exp_{H,P,A1,A2}^{ctfp}(\lambda)]$
相关实验 $Exp_{H,P,A1,A2}^{ctfp}(\lambda)$ 流程如下:
1. $(m, state) \leftarrow A1(1^{\lambda})$
2. $hk \leftarrow H.KGen(1^{\lambda})$
3. $p \leftarrow P$
4. $m’ \leftarrow A2(1^{\lambda}, hk, p, state)$
5. 返回 $H.Eval(hk, m) = H.Eval(hk, p \parallel m’)$

这里的属性是相对于一组前缀 $P$ 定义的,极端情况下,$P$ 可以是所有字符串的集合 ${0, 1}^*$。在Alice的例子中,$P$ 就是所有可能的股票价格组合的

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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