38、PET SNAKE:专用架构解析

PET SNAKE架构:密码学密钥恢复攻击解析

PET SNAKE:专用架构解析

在密码学领域,针对现代块密码的密钥恢复攻击是一个重要的研究方向。PET SNAKE 作为一种专用架构,旨在高效处理与密钥恢复攻击相关的符号系统。下面将详细介绍 PET SNAKE 架构的相关内容。

线性方程提取与变量猜测

从上层三角矩阵 V L 中,我们可以判断全 1 向量 (1, …, 1) 是否在矩阵 L 的行张成空间内。若满足条件,就能得到非齐次线性方程 (zA)x = 1,其中 z 是长度为 k 的行向量,且 zL = (1, …, 1)。由此产生的 r 或 r + 1 个 URHS 方程可组合成一个收集符号,添加到当前考虑的符号系统中。

当系统处于两两一致状态,无法计算 URHS 方程且不能再粘合符号对时,就需要猜测变量的值。在进行猜测之前,会存储当前的符号系统(即状态)。猜测通过构建一个新符号来实现,该符号的 A 部分除了猜测变量位置为 1 外其余全为 0,L 部分根据猜测值为 0 或 1。将这个新符号插入系统后,继续进行两两一致处理、URHS 方程计算和符号粘合操作。若后续仍无法提取 URHS 方程或粘合符号对,则再次保存状态并进行新的猜测。

若在这个过程中发现变量猜测错误,表现为在两个符号一致化时,至少一个符号的所有右侧项被移除。此时,需要将状态回滚到之前的良好状态,并做出不同的猜测,这类似于深度优先搜索。

实现选择

PET SNAKE 架构的基本设计参数经过精心选择,能够容纳现代块密码(如 AES - 128)密钥恢复攻击所需的完整符号系统。对于 AES - 128,相关符号系统涉及 1600 个变量,初始系统仅需 320 个符号。相比之下,具有 31 轮的 PRE

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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