12、双层平方与Square+密码系统的密码分析

双层平方与Square+密码分析

双层平方与Square+密码系统的密码分析

1. 研究背景与目标

在密码学领域,多变量二次(MQ)公钥方案近年来得到了一定的发展。然而,随着这些方案的出现,针对它们的密码分析也变得愈发重要。本文聚焦于对两种公钥方案——双层平方(Double - Layer Square)和Square+的高效密码分析。我们将展示如何通过改进的MinRank攻击破解双层平方方案,并利用奇特征HFE的密码分析方法和MinRank攻击来破解Square+方案。

2. 相关概念与符号说明
2.1 多变量二次公钥系统

每个MQ方案都使用一个公共的多变量二次映射 $P: F_q^n \to F_q^m$,其形式为:
[P :=
\begin{pmatrix}
p^{(1)}(x_1, \ldots, x_n) \
\vdots \
p^{(m)}(x_1, \ldots, x_n)
\end{pmatrix}]
其中,$p^{(k)}(x_1, \ldots, x_n) := \sum_{1\leq i\leq j\leq n} \gamma_{ij}^{(k)} x_i x_j$ 作为公钥。陷门由一个结构化的中心映射 $F: F_q^n \to F_q^m$ 给出:
[F :=
\begin{pmatrix}
f^{(1)}(x_1, \ldots, x_n) \
\vdots \
f^{(m)}(x_1, \ldots, x_n)
\end{pmatrix}]
其中,$f^{(k)}(x_1, \ldots, x_n) := \sum_{

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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