26、对称密钥原语的实用构造

对称密钥原语的实用构造

1. 密码攻击与安全性概念

在密码学中,存在不同类型的攻击方式。在选择密文攻击中,攻击者可以获得由其选择的 ${x_i}$ 对应的 ${F_k(x_i)}$,以及其选择的 ${y_i}$ 对应的 ${F^{-1}_k(y_i)}$。

能够抵御选择明文攻击的密码对应于伪随机置换,而能抵御选择密文攻击的密码则对应于强伪随机置换。除了区分 $F_k$ 与均匀置换的攻击外,我们还关注密钥恢复攻击,即攻击者在与 $F_k$ 交互后能够恢复密钥 $k$,这种攻击比区分 $F_k$ 与均匀置换更强。

2. 分组密码设计挑战

一个安全的分组密码(使用随机密钥)必须表现得像一个随机置换。对于 $\ell$ 位字符串,有 $2^{\ell}!$ 种置换,要表示一个任意置换需要 $\log(2^{\ell}!) \approx \ell \cdot 2^{\ell}$ 位。当 $\ell > 20$ 时,这变得不切实际;当 $\ell > 60$ 时,几乎不可行。现代分组密码的块长度 $\ell \geq 128$。

设计分组密码的挑战在于构造具有简洁描述(即短密钥)且表现得像随机置换的置换。具体来说,就像对仅在一位上不同的两个输入评估随机置换应产生两个(几乎)独立的输出一样,当 $k$ 是均匀且攻击者未知时,改变 $F_k(\cdot)$ 输入的一位也应产生(几乎)独立的结果,这意味着输入的一位变化应该“影响”输出的每一位,但不是所有输出位都会改变,而是每个输出位大约有一半的概率发生改变,要实现这一点并不容易。

3. 混淆 - 扩散范式

香农除了在完美保密方面的工作外,还引入了

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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