27、高效 ZHFE 密钥生成:理论与实践的突破

高效 ZHFE 密钥生成:理论与实践的突破

1. 引言

随着量子计算机的发展,后量子密码学(PQC)应运而生。量子计算机一旦建成,Shor 算法能在多项式时间内分解整数和解决离散对数问题(DLP),这将使当前大部分安全协议失效。多元公钥密码学(MPKC)是一种有吸引力的后量子替代方案,其公钥通常是有限域上的一组多元二次多项式。直接攻击 MPKC 需要求解多元二次方程组,这是一个 NP 难问题,且目前没有已知的量子算法能高效解决该问题。

虽然存在高效安全的 MPK 签名方案,但 MPK 加密方案尚未占据主导地位。HFE 密码系统是 PKC 加密的研究热点之一,它通过两个可逆仿射变换隐藏一个大域上的低次核心多项式。然而,HFE 存在弱点,已被 Faugère 等人攻破。Porras 等人提出了 ZHFE 加密方案,该方案能抵抗主要攻击,且加密和解密速度与 HFE 挑战 1 相当,但 ZHFE 的消失方程系统规模大,直接求解耗时耗内存,阻碍了其在实际安全协议中的应用。

2. ZHFE 加密方案

ZHFE 加密方案基于 Porras 等人提出的特殊约简方法,使用高次高秩的 q - Hamming 权重为 2 的多项式构建多元陷门函数。具体步骤如下:
1. 定义有限域和多项式 :设 (n) 为正整数,(F) 是大小为 (q) 的有限域,(g(y) \in F[y]) 是 (n) 次不可约多项式。考虑域扩张 (K = F[y]/(g(y))) 和向量空间同构 (\phi: K \to F^n)。取两个 HFE 多项式 (F(X)) 和 (\tilde{F}(X)):
- (F(X) = \sum a_{ij}X

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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