69、腐败定位哈希:概念、方案与应用

腐败定位哈希:概念、方案与应用

1. 引言

碰撞难处理哈希函数是一种基础的密码学原语,它能将任意长度的输入映射为固定长度的输出,并且在计算上很难找到两个映射到相同输出的输入。这种函数在通信数据的认证和完整性保护方面有广泛应用,例如作为数字签名和消息认证码构建的基础模块。此外,它在确保下载软件文件的可靠性以及保护存储数据免受恶意病毒侵害等实际场景中也很重要。

  • 软件可靠性 :计算机用户经常需要下载软件,因此检查软件的可靠性至关重要。常用的方法是为软件文件附带一个短标签,该标签是通过对文件本身应用碰撞难处理哈希函数计算得到的输出。后续使用相同的函数来检测文件是否发生变化,从而判断软件文件是否被损坏。例如,Tripwire是一个广泛使用且推荐用于UNIX环境的完整性检查程序。然而,这种方法存在一个问题,即如果在传输过程中出现一个字节的错误(超出传输协议如TCP的纠错/检测能力),用户就需要重新下载整个文件,这会浪费带宽和时间。理想情况下,我们希望使用一种新的标签,能够确定哪些块被损坏,并仅重新传输这些块。
  • 病毒检测 :一些现代的病毒检测技术属于完整性检查的范畴。通过使用密码学哈希函数计算的标签,可以检测文件或文件系统中由于病毒导致的任何不期望的变化。在病毒防御的“病毒诊断”阶段,如果能够将注意力集中在文件中受感染的局部区域,而不是整个文件,将是非常理想的。因为这个阶段通常资源消耗大且容易出错,特别是在完整性检查范式下,当关于攻击病毒的信息有限时。

在上述两种场景中,除了检测到数据被损坏外,还需要一些处理损坏的昂贵程序。因此,获取关于这些损坏位置的信息是很有意义的,这可以

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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