50、现代密码学中的公钥加密与数字签名技术解析

现代密码学中的公钥加密与数字签名技术解析

公钥加密技术的发展与应用

公钥加密的概念最早由Diffie和Hellman提出,随后Rivest、Shamir和Adleman引入了RSA假设并基于此提出了公钥加密方案。公钥加密在保障信息传输的保密性方面发挥着重要作用,不同的公钥加密方案在实际应用中各有特点。

在实际使用公钥加密方案时,选择合适的密钥长度至关重要。密钥长度的选择不当可能会影响加密方案的安全性。例如,一些早期的公钥加密方案可能由于密钥长度较短而容易受到攻击。

公钥加密方案的安全性定义和攻击模型也在不断发展。Goldwasser和Micali的开创性工作奠定了某些安全性定义的基础,他们还首次认识到概率加密对于满足这些定义的必要性。Naor和Yung以及Rackoff和Simon则首次正式定义了选择密文攻击。

以下是一些常见公钥加密方案的相关信息:
| 加密方案 | 提出者 | 特点 | 相关攻击 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| RSA | Rivest、Shamir和Adleman | 基于RSA假设 | 存在多种针对明文RSA加密的攻击 |
| El Gamal | El Gamal | 可视为Diffie - Hellman密钥交换协议的直接转换 | 不具备CCA安全性 |

mermaid图展示公钥加密的基本流程:

graph LR
    A[发送者] -->|生成密钥对| B[公钥PK, 私钥SK]
    B -->|公开公钥PK| C[接收者]
    A
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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