7、密码学技术与应用解析

密码学技术与应用解析

1. 蓝牙加密算法 E0 及相关攻击

1.1 E0 算法概述

E0 是一种专为蓝牙通信设计的流密码。流密码的核心在于密钥流的生成,E0 的密钥流源自求和生成器,由四个输入线性反馈移位寄存器(LFSR)构成,其长度分别为 25、31、33 和 39,反馈多项式均为具有五项非零项的本原多项式。

1.2 对 E0 的攻击

已有多项研究和攻击方法被提出,其中 Golic 等人提出的线性密码分析方法最为有效。该攻击基于生成的密钥流序列较短以及系统频繁重新初始化的特点,工作因子为 O(2^70),预计算阶段的复杂度为 O(2^80)。此外,还有一篇预印本论文对该攻击进行了改进。

2. 窃听者与 ECC 挑战

2.1 窃听者

窃听者试图未经授权访问数据,可分为被动窃听者(仅读取或监听密文)和主动窃听者(可能替换、重传密文或插入自己的文本)。使用合适的密码系统可使窃听者难以确定截获消息的含义。

2.2 ECC 挑战

1997 年,Certicom 发布了一系列椭圆曲线离散对数问题(ECDLP)挑战,分为随机生成的素域曲线、特征为 2 的有限域曲线和 Koblitz 曲线三类。这些挑战通过 Pollard’s ρ 算法的并行碰撞搜索变体解决,计算在分布式工作站上进行。目前已解决的最具挑战性的问题是 ECCp - 109 和 ECC2 - 109,预计最容易解决的未解决挑战是 ECC2K - 130。

3. 电磁攻击

3.1 历史

电磁辐射泄漏问题由来已久,19 世纪末就有

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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