30、对称密钥原语的实用与理论构建

最新推荐文章于 2025-10-08 11:03:15 发布
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分类专栏： 现代密码学入门精讲 文章标签： 对称密钥原语 单向函数 流密码
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对称密钥原语的实用与理论构建

实用对称密钥原语

在对称密钥密码学中，有多种实用的原语和技术，它们在实际应用中发挥着重要作用，但部分构造难以基于较弱假设证明安全性。

常见密码算法与技术参考
  • 线性反馈移位寄存器（LFSR） ：Lidl和Niederreiter对LFSR进行了标准处理，在密码学领域，《应用密码学手册》以及Paar和Pelzl的著作提供了更多相关信息。
  • 流密码 ：eSTREAM项目相关信息及Trivium设计文档可在https://www.ecrypt.eu.org/stream 查看。AlFardan等人的工作对RC4的近期攻击进行了调研，ChaCha20由Bernstein提出，在RFC 8439中有描述，且可在随机置换模型下作为Even - Mansour密码进行分析。
  • 混淆扩散范式与代换 - 置换网络（SPN） ：由Shannon和Feistel引入，Heys的论文提供了SPN设计的更多信息，Cogliati等人近期对基于SPN的分组密码进行了理论分析。SPN不仅可用于构建密码，还能增加现有密码的分组长度。
  • Feistel网络 ：1973年首次被描述，Luby和Rackoff对其进行了理论分析。
  • 分组密码 ：关于DES、AES等分组密码的更多细节可在Knudsen和Robshaw的著作中找到。Diffie和Hellman提出了对双重加密的中间相遇攻击，Merkle
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Chapter7 对称密钥原语的实用构造
Stella218的博客
12-06 1187
现代密码学Introduction to Modern Ceyptography 第七章
30、现代对称密钥原语的实用与理论构建
mango的博客
09-28 16
本文深入探讨了现代对称密钥密码学中的实用与理论构建。从线性反馈移位寄存器（LFSR）、流密码、分组密码到哈希函数，详细介绍了各类实用对称密钥原语及其典型攻击方法，如中间相遇攻击和差分/线性密码分析。在理论层面，文章基于单向函数和置换族构建对称密钥原语，阐述其安全性定义与构造挑战。通过对比实用与理论原语的优缺点，指出当前理论构造效率低下的问题，并展望未来发展方向：提升效率、融合实用与理论优势、加强单向函数研究，以推动对称密钥密码学的持续进步。
25、对称密钥原语的实用构建
cuda7parallel的博客
08-08 20
本文详细介绍了对称密钥密码学中流密码和分组密码的实用构建方法。文章分析了线性反馈移位寄存器（LFSR）的安全问题，并探讨了通过引入非线性增强安全性的方法。此外，文中还解析了几种重要的流密码，如 Trivium、RC4 和 ChaCha20 的设计与安全性，以及分组密码的设计原则、评估标准和工作模式。最后，讨论了对称密钥原语的未来发展趋势，为读者提供全面的安全加密技术概述。
32、对称密钥原语的理论构造
cuda7parallel的博客
08-15 57
本文深入探讨了对称密钥密码学的理论构造，围绕单向函数、伪随机生成器、伪随机函数和强伪随机置换等核心原语之间的逻辑关系展开。文章介绍了如何从单向函数出发构建各类密码学原语，并通过计算不可区分性定义安全性。同时解析了关键构造方法（如4轮Feistel网络）与重要证明思路，辅以练习分析和应用示例，系统地展示了私钥密码方案的安全基础及其理论支撑体系。
28、对称密钥原语的实用构造
cuda7parallel的博客
08-11 29
本文详细探讨了对称密钥原语的实用构造，从DES的局限性到3DES的改进，再到AES的广泛应用，同时分析了差分密码分析和线性密码分析这两种重要的密码分析方法。文章还展望了对称密钥加密技术的未来发展趋势，强调了安全性、性能和标准化的重要性。
24、现代密码学中的哈希函数与对称密钥原语实践
cuda7parallel的博客
08-07 45
本博客深入探讨了现代密码学中的哈希函数与对称密钥原语，重点分析了哈希函数在承诺方案、消息认证码（MAC）和Merkle树中的应用及其安全性。同时，介绍了流密码的基本构造，包括Trivium、RC4和ChaCha20等主流算法，并讨论了线性反馈移位寄存器（LFSR）的工作原理与安全性改进。博客还涵盖哈希函数的组合安全性、Merkle-Damgård变换的安全隐患以及相关练习的解答思路，旨在为读者提供对密码学基础原语的全面理解与实践指导。
27、对称密钥原语的实用构建与攻击分析
cuda7parallel的博客
08-10 24
本文深入探讨了对称密钥密码系统中的实用构建方法与典型攻击技术。重点分析了两轮替代-置换网络（SPN）的安全缺陷，介绍了Feistel网络的结构特点、可逆性原理及其在低轮数下的可区分性攻击。以DES为例，详细解析了其作为16轮Feistel网络的设计细节，包括S盒、扩展函数和混合置换的作用，并展示了针对1轮、2轮和3轮DES的有效密钥恢复攻击。文章总结了不同密码结构的优劣，强调了轮数、组件设计和密钥长度对安全性的重要影响，最后展望了未来密码学的发展方向，特别是对抗量子计算和提升抗攻击能力的需求。
2、对称密钥密码学基础：构建模块与原语解析
kite3的博客
10-08 17
本文系统介绍了对称密钥密码学的基础构建模块与核心原语，涵盖布尔函数、S盒、线性层和置换的基本定义与密码学性质。详细解析了S盒的代数、差分与线性特性，包括差分分布表（DDT）、线性逼近表（LAT）、非线性度、差分均匀性和分支数等关键指标，并探讨了仿射等价性对安全性的影响。文章进一步阐述了如何基于置换构建分组密码、流密码、哈希函数、消息认证码（MAC）和带关联数据的认证加密（AEAD）等密码学原语，总结了各项密码学性质的重要性与评估方法。最后展望了对称密钥密码学在抗量子计算和高效安全设计方面的发展趋势，为密码系
24、哈希函数、承诺方案与对称密钥原语实用构造
mango的博客
09-22 12
本文深入探讨了现代密码学中的核心原语，包括哈希函数、承诺方案和对称密钥构造。文章首先介绍哈希函数的安全属性及其在构建安全承诺方案中的应用，并通过随机预言机模型解释其隐藏性和绑定性。随后讨论了哈希函数的实际应用如HMAC，以及Merkle-Damgård变换的安全性问题。接着介绍了流密码（如Trivium、RC4、ChaCha20）和线性反馈移位寄存器（LFSR）的工作原理与安全性缺陷，展示了如何对LFSR进行密钥恢复攻击。此外，文章还涵盖了分组密码（如AES）的结构与安全性，并探讨了哈希函数与分组密码结合使
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
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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