24、现代密码学中的哈希函数与对称密钥原语实践

现代密码学中的哈希函数与对称密钥原语实践

1. 哈希函数与承诺方案

利用随机预言机 H 可以轻松构建安全的承诺方案。为了对消息 m 进行承诺,发送方会选择均匀的 r ∈{0, 1}ⁿ,然后输出 com := H(m∥r)。在随机预言机模型中,由于 H 实际上充当了方案的公共参数,所以不需要 Gen 和 params。

1.1 承诺方案的特性

  • 绑定性 :由于 H 具有抗碰撞性,所以承诺方案具有绑定性。
  • 隐藏性 :直观上,攻击者查询 H(⋆∥r) 的概率可以忽略不计(因为 r 是均匀的 n 位字符串)。如果攻击者从未进行这种形式的查询,那么 com = H(m∥r) 不会泄露关于 m 的任何信息。

1.2 哈希函数的相关概念

  • 抗碰撞性 :如果一个哈希函数很难找到两个不同的输入产生相同的输出,那么它就是抗碰撞的。
  • 抗第二原像性 :对于给定的输入 x,很难找到另一个不同的输入 x’,使得哈希函数对它们的输出相同。
  • 抗原像性 :对于给定的哈希值 y,很难找到一个输入 x,使得哈希函数对 x 的输出为 y。

1.3 哈希函数的构造与性质

  • 可以通过将两个哈希函数 (Gen₁, H₁) 和 (Gen₂, H₂) 组合来定义新的哈希函数 (Gen, H)。Gen 运行 Gen₁ 和
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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