14、单块 MD4、63 步 MD5 等的原像攻击

单块 MD4、63 步 MD5 等的原像攻击

1. MD5 和 MD4 概述

1.1 MD5 规范及其特性

MD5 是 Merkle - Damgård 哈希函数之一,其哈希值的计算方式如下:
- (H_0 \leftarrow IV)
- (H_{i + 1} \leftarrow md5(H_i, M_i)),其中 (i = 0, 1, \cdots, n - 1)

这里,(IV) 是规范中定义的初始值,(md5: {0, 1}^{128} \times {0, 1}^{512} \to {0, 1}^{128}) 是 MD5 的压缩函数,哈希函数的输出为 (H_n)。在应用上述公式之前,消息字符串 (M) 需要进行如下处理:
- 消息被填充为 512 位的倍数。
- 填充后的字符串包含消息的长度,该长度用 64 位表示,且长度字符串位于填充的末尾。

处理后,消息字符串被划分为 512 位的块 (M_i)((i = 0, 1, \cdots, n - 1))。压缩函数 (H_{i + 1} \leftarrow md5(H_i, M_i)) 的计算步骤如下:
1. 将 (M_i) 划分为 32 位的消息字 (m_j)((j = 0, 1, \cdots, 15))。
2. 进行如下递归计算:
- (p_0 \leftarrow H_i)
- (p_{j + 1} \leftarrow R_{MD5}^j(p_j, m_{\pi_{MD5}(j)})),其中 (j = 0, 1, \cdots, 63)
3. 输出 (H_{i + 1} (= p_{64} + H_

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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