24、线性滤波非LFSR的代数与相关性攻击及HC - 256的缓存时序分析

线性滤波非LFSR的代数与相关性攻击及HC - 256的缓存时序分析

1. 线性滤波非LFSR相关攻击

在密码学中,为了获得良好的统计特性,常将非线性反馈移位寄存器(NFSR)与线性反馈移位寄存器(LFSR)结合使用,流密码Grain就是采用了这种方法。下面将探讨对线性滤波的NFSR与一个或多个非线性滤波的LFSR的线性组合进行攻击的方法。

1.1 代数攻击
  • 基本原理 :每个密钥流比特可以表示为 $z_t = \sum_{k = 0}^{n - 1} \alpha_k x_{t + k} \oplus h(y_t, \ldots, y_{t + m - 1})$ 。这使得每个变量 $x_t$ 可以写成LFSR初始状态变量 $(y_0, \ldots, y_{m - 1})$ 的 $d_h$ 次多项式与NFSR初始状态变量 $(x_0, \ldots, x_{n - 1})$ 和密钥流比特的线性组合之和。
  • 攻击步骤
    1. 利用LFSR反馈多项式,将 $h$ 的所有实例表示为LFSR初始状态变量 $(y_0, \ldots, y_{m - 1})$ 的 $d_h$ 次多项式。
    2. 将每个比特 $x_t$ 的表达式代入更新函数 $g$ 中,得到 $n + m$ 个变量的 $d_g \cdot d_h$ 次方程。
    3. 运用经典的代数密码分析技术,如找到 $g + x_{t + n + 1} + 1$ 的 $d < d_g$ 次零化子,可将方程的次数降低到 $d \cdot d_h$ 。 <
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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