60、压缩函数的构造方法

压缩函数的构造方法

1 压缩函数的构造类型

压缩函数的构造主要分为以下四类:
1. 基于分组密码的构造 :利用已有的分组密码等基本原语构建新的密码学结构,具有诸多优势。设计高效安全的密码学原语难度大,失败尝试远多于优秀设计。复用现有软硬件实现可减少开发工作量,加速设计与实现过程,提高设计质量。模块化设计便于从两方面分析结果,既能分析构造本身以证明其在底层原语具备特定属性时能实现某些特性(如抗碰撞性),也能单独分析底层原语,虽有难度但相对容易。此外,这种方法能借助底层原语的可信度,例如使用经过多年审查的AES作为构建模块的设计,比需从头评估的临时设计更值得信赖。
2. 基于置换的构造 :现实中的分组密码,其密钥调度通常计算成本高。用作加密盒时,因密钥可多次复用,密钥调度只需计算一次,影响不大;但用于构建压缩函数时,每次调用可能使用新密钥,密钥调度会成为显著的计算开销。而且,许多分组密码的块长度为128或256位,抗碰撞强度仅64或128位,处于安全范围的较低端。一种解决方案是考虑无密钥原语,如理想情况下宽度大于256位的置换。不过,从置换构建压缩函数不能仅简单调用一次底层置换,构造需更复杂。海绵构造是另一种流行方法,虽基于单次置换调用构建的压缩函数不具备抗碰撞性,但在置换为理想(即表现为随机置换)的情况下,使用该置换的海绵构造具有抗碰撞性,如Keccak(即SHA - 3)就采用了这种方法。
3. 专用设计 :不基于其他密码学原语的压缩函数称为专用设计。它打破了模块化设计方法,通常需整体分析结果。专用设计的最大优势是可针对效率进行调整,因为分组密码主要为加密而非哈希设计。此外,基

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)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与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与环境预测的可靠性。 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与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与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,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,揭示了人类活动与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,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与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,也为环境管理与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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