58、密码学海绵函数与消息填充机制解析

密码学海绵函数与消息填充机制解析

1. 引言

在密码学领域,哈希函数的构造和应用至关重要。此前我们了解了Merkle–Damgård构造的哈希函数域扩展方法,而现在我们将探讨另一种近年来广受欢迎的构造方式——密码学海绵函数(Cryptographic Sponges),它是SHA - 3哈希函数的基础。

2. 选择前缀攻击与哈希碰撞

首先介绍一种选择前缀攻击的方法,通过这种攻击可以构造出多个具有相同哈希值的消息。具体步骤如下:
- 假设有多个前缀 (p_i),计算 (H_h(p_i)) 的最终链值 (y_i),记为 ((p_i \to y_i))。
- 对每两个相邻的前缀进行选择前缀攻击,例如对于 (p_1) 和 (p_2),找到后缀 (s_1) 和 (s_2),使得消息 (p_1 \parallel s_1) 和 (p_2 \parallel s_2) 发生碰撞,碰撞的链值为 (y_{31})。
- 对八个原始前缀完成碰撞构造后,得到四个新消息,如 (p_1 \parallel s_1)、(p_3 \parallel s_3)、(p_5 \parallel s_5)、(p_7 \parallel s_7)。
- 再次使用选择前缀攻击,对 (p_1 \parallel s_1) 和 (p_3 \parallel s_3) 以及 (p_5 \parallel s_5) 和 (p_7 \parallel s_7) 进行操作,分别得到后缀 (m_{31})、(m_{32}) 和 (m_{33})、(m_{34}),对应的哈希值分别为 (y_{21}) 和 (y_{22})。
- 重复上述策略,最终为八个原始前缀创建八个后缀,使得所有

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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