Java 加解密技术系列之 SHA

本文主要探讨了Java中的SHA加密技术,对比了SHA-1与MD5在安全性、密码分析和速度上的差异,并提供了代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >




上一篇文章中介绍了基本的单向加密算法 — — MD5,也大致的说了说它实现的原理。这篇文章继续之前提到的单向加密,主要讲的是 SHA,同 MD5 一样,SHA 同样也是一个系列,它包括 SHA-1,SHA-224,SHA-256,SHA-384,和 SHA-512 等几种算法。其中,SHA-1,SHA-224 和 SHA-256 适用于长度不超过 2^64 二进制位的消息。SHA-384 和 SHA-512 适用于长度不超过 2^128 二进制位的消息。


背景


开始正文之前,简单的说一下背景。乍一说 SHA 你可能不知道,但说到散列和散列算法,你一定会知道,也就是平常所指的 Hash。那么,先了解一下什么是散列。散列,是信息的提炼,通常其长度要比信息小得多,且为一个固定长度。加密性强的散列一定是不可逆的,这就意味着通过散列结果,无法推出任何部分的原始信息。说的很明确,散列的结果是不可逆的,根据散列结果,无法推出原始信息。


正文


了解了背景之后,我们就开始介绍 SHA 了。

SHA,全称为“Secure Hash Algorithm”,中文名“安全哈希算法”,主要适用于数字签名标准(Digital Signature Standard DSS)里面定义的数字签名算法(Digital Signature Algorithm DSA)。对于长度小于 2^64 位的消息,SHA1 会产生一个 160 位的消息摘要。
### Swin Transformer 论文精读:Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows Swin Transformer 是一种基于视觉的分层 Transformer 模型,其核心创新在于通过 **Shifted Window-based Self-Attention** 实现了线性计算复杂度,同时能够生成多尺度特征表示。这种方法在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的性能提升 [^2]。 #### 核心架构概述 Swin Transformer 的整体结构分为多个阶段(Stage),每个阶段包含多个 Swin Transformer Block。这些块使用 **窗口化自注意力机制** 和 **移位窗口策略** 来实现高效计算并捕捉长距离依赖关系。 - **分层特征提取** 类似于传统卷积神经网络(如 ResNet),Swin Transformer 采用分层设计来逐步降低空间分辨率并增加通道维度。这种设计允许模型从局部到全局地构建特征表示。 - **窗口划分与移位窗口机制** 在每个 Swin Transformer Block 中,输入特征图被划分为不重叠的窗口,并在这些窗口内执行自注意力计算。为了增强跨窗口的信息交互,在下一个 Block 中对窗口进行移位操作(Shifted Windows)。这种方式既减少了计算量,又保持了模型对全局信息的感知能力 [^1]。 ```python # 窗口划分伪代码示例 def window_partition(x, window_size): B, H, W, C = x.shape # 将图像划分为多个窗口 x = tf.reshape(x, shape=[B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C]) windows = tf.transpose(x, perm=[0, 1, 3, 2, 4, 5]) return tf.reshape(windows, shape=[-1, window_size, window_size, C]) # 移位窗口伪代码 def shifted_window_attention(x, window_size, shift_size): B, H, W, C = x.shape # 对特征图进行滚动操作以实现窗口移位 x = tf.roll(x, shift=(-shift_size, -shift_size), axis=(1, 2)) return window_partition(x, window_size) ``` #### 自注意力机制优化 传统的 Vision TransformerViT)在整个图像上应用自注意力机制,导致计算复杂度为 $O(n^2)$,其中 $n$ 是图像块的数量。而 Swin Transformer 通过将注意力限制在局部窗口内,将复杂度降低到 $O(n)$,使其适用于高分辨率图像处理 [^4]。 此外,移位窗口机制确保了相邻窗口之间的信息流动,从而避免了局部注意力带来的信息隔离问题。这种设计使得 Swin Transformer 能够在保持计算效率的同时实现全局建模能力。 #### 实验结果与性能优势 Swin Transformer 在多个视觉任务中表现出色: - **ImageNet 分类任务**:Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base 和 Swin-Large 四种变体均在 ImageNet-1K 上实现了优于其他 Transformer 主干网络的 Top-1 准确率。 - **COCO 目标检测**:在 COCO 数据集上,Swin Transformer 在 Faster R-CNN 框架下达到了 SOTA 性能,mAP 超过之前的最佳方法。 - **ADE20K 语义分割**:在 ADE20K 数据集上,Swin Transformer 作为编码器也取得了领先的 mIoU 指标 [^2]。 #### 消融实验分析 论文还进行了详细的消融研究,验证了以下几个关键组件的有效性: - **窗口大小的影响**:较大的窗口有助于捕捉更广泛的上下文,但会增加计算开销。 - **移位窗口的重要性**:实验证明,移位机制可以显著提升模型性能,尤其是在长距离依赖任务中。 - **不同层级的设计**:通过对比不同层级深度和通道配置,论文展示了如何平衡精度与效率 [^3]。 ---
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值