5、麦利耶斯密码系统的攻击与防御

麦利耶斯密码系统的攻击与防御

1. 引言

麦利耶斯密码系统于1978年被提出,其原始版本采用戈帕码,至今未被破解。量子计算机在攻击基于码的系统方面,除了格罗弗算法带来的通用改进外,似乎没有显著优势,因此麦利耶斯加密方案是后量子密码学的候选方案之一。

不过,该系统存在密钥尺寸较大的缺点。为了在公钥中隐藏结构良好且可高效解码的戈帕码,需要公布加扰码的完整生成矩阵。此前人们尝试使用其他码来减小密钥尺寸,但麦利耶斯系统的变体大多被破解,使得原始系统成为最强大的候选方案。

已知对原始系统最快的攻击基于信息集解码,本文对斯特恩攻击进行了改进,新攻击性能优于以往。同时,本文还为麦利耶斯和尼德尔里特密码系统提出了新参数,这些参数能在抵御已知攻击的同时,减小公钥尺寸。

2. 麦利耶斯密码系统回顾
  • 线性码 :二元[n, k]码是长度为n、维度为k的二元线性码,即$F_2^n$的k维子空间。元素$c\in F_2^n$的汉明重量是其非零元素的数量,[n, k]码C(k > 0)的最小距离是C中非零元素的最小汉明重量。生成矩阵G满足$C = {xG : x\in F_2^k}$,校验矩阵H满足$C = {c\in F_2^n : Hc^T = 0}$。系统生成矩阵形式为$(I_k|Q)$,此时$H = (Q^T|I_{n - k})$是校验矩阵。经典解码问题是找到与给定$y\in F_2^n$距离最近的码字x。
  • 经典戈帕码 :固定有限域$F_{2^d}$、$F_{2^d}$在$F_2$上的基以及$F_{2^d}$中的n个不同元素$\alpha
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTMTransformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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