41、密码学后门与量子计算对密码学的影响

密码学后门与量子计算对密码学的影响

1. 密码学后门

1.1 黑客攻击与密码学后门

黑客攻击设备并破坏其密码学机制虽然难度较大,发生的可能性较低,但始终存在潜在风险。例如,具备 VPN 功能的路由器在每次 VPN 会话时都要生成新密钥,理论上黑客可以入侵该路由器并更改其密钥生成过程。

1.2 检测密码学后门的困难

检测密码学后门是一项极具挑战性的任务。密码学后门的目标之一就是难以被察觉。对随机数生成器或密码算法进行广泛的密码分析来确定是否存在后门,这一过程不仅耗时,而且超出了大多数组织的能力范围。等待研究人员发现可能的后门也效率低下,因为在发现之前,可能已经使用含后门的密码算法多年。

1.3 应对措施

  • 密钥生成 :依赖第三方进行密钥生成存在风险。如果具备编程和基础数学技能,最好自己编写密钥生成代码。对于对称密钥,可考虑实现 Blum、Blum、Shub、Yarrow 或 Fortuna 算法。对于许多依赖微软 Windows 平台的程序员,可对使用的 API 进行密码哈希处理,将输出作为密钥;或者生成两个随机数,进行异或运算,将结果作为密钥。其中,密码哈希技术更为安全可靠。
  • 行业举措 :Open Crypto Audit Project(https://opencryptoaudit.org/)致力于检测开源软件中的密码学漏洞,包括后门。该项目的宗旨是为开源软件项目提供技术支持,协调安全、软件工程和密码学领域的志愿者专家,开展相关分析和研究,并与专业安全研究人员和信息安全公司合作。
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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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