2、低秘密指数RSA攻击方法的新探索

低秘密指数RSA攻击方法的新探索

在RSA加密算法中,低秘密指数的情况一直是密码分析领域的研究热点。本文将介绍针对低秘密指数RSA的攻击方法,包括Boneh - Durfee格攻击以及一种新的改进方法。

1. 研究背景与现状

在密码分析领域,Coppersmith方法的应用通常被认为是有效的,但已有研究指出,在某些情况下该启发式方法可能会失效,不过在实际应用中尚未有普遍失效的报告。对于Boneh和Durfee提出的针对$d < N^{1/4}$的方法,虽然目前还无法进行严格分析,但后续的研究将给出一些结果来解释实验中观察到的现象。并且,新的针对短秘密密钥$d$的RSA攻击实验结果显示,该方法在$d \leq N^{0.278}$的情况下进行了密码分析,且比Boneh和Durfee的方法更快。

2. Boneh - Durfee格攻击

Boneh和Durfee提出的针对低指数RSA的格攻击方法,是基于对RSA等式$ed = 1 \mod \varphi(N)$的分析。已知该等式等价于$ed + k(\frac{N + 1}{2} + s) = 1$,其中$k \in Z$,$s = \frac{-p + q}{2}$和$d$是未知量。由于$e < \frac{\varphi(N)}{2}$,可得$k < d$。Boneh和Durfee对该等式取模$e$,即$k(\frac{N + 1}{2} + s) - 1 = 0 \mod e$,并定义多项式$f(x, y) = x(A + y) - 1$,其中$A = \frac{N + 1}{2}$,$X = e^{\delta}$,$Y = e^{0.5}$。

为了将模方程转化

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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