18、块密码的线性故障分析与256位密钥HyRAL的等价密钥分析

块密码的线性故障分析与256位密钥HyRAL的等价密钥分析

1. 线性故障分析(LFA)概述

在块密码的研究领域,线性故障分析(LFA)是一种新型的故障攻击方法。与传统的差分故障分析(DFA)不同,LFA利用块密码连续几轮的线性特征,而非DFA中使用的S盒差分分布。这种新方法在一定条件下,能处理比DFA更早触发故障的情况,只要存在合适的线性近似,即使密码已针对DFA进行了保护,也可能通过LFA实施有效攻击。

2. LFA对SERPENT密码的攻击分析

为了验证LFA的有效性,研究人员将其应用于分析SERPENT块密码。通常,针对SERPENT的DFA攻击对策是保护密码的最后两轮,因为目前已知的DFA攻击无法在倒数第二轮之前诱导故障。然而,LFA成功地对受保护的SERPENT实现进行了有效攻击。

2.1 攻击复杂度分析
  • 数据复杂度 :在对SERPENT的密钥恢复攻击中,密文对可以进行复用。攻击成功概率约为1时,数据复杂度估计为$2×2^{22.14} = 2^{23.14}$个密文对或$2^{23.14}$个错误密文。
  • 时间复杂度 :攻击的时间复杂度主要由基于方程(1)的第7个区分器对活动半字节的解密操作决定。考虑恢复$K_{31}$的攻击,时间复杂度约为$2×2^{22.14}×2^{16}×\frac{6}{32×32} ≈ 2^{31.73}$次SERPENT加密。
  • 内存复杂度 :攻击的内存复杂度主要用于存储基于方程(1)的第7个区分器中的$|T_{K_g
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定嵌入置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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