22、探秘 HFEv- 签名原语的差分安全性

探秘 HFEv- 签名原语的差分安全性

1. HFEv 与 HFEv- 的差分对称结构

1.1 HFEv 的差分对称结构

HFEv 在特定参数下,经证明不存在非平凡的差分对称结构。不过,对多项式单项式的 q 次幂的限制,会降低密钥空间的熵,可能还会增加所需醋变量的数量,达到不安全或不理想的水平。但即便有这些限制,密钥空间仍有足够的熵,能实现对差分对称攻击的可证明安全性。实验表明,即使要求满足 HFE 度界的每个可能单项式都有非零系数,广义算法也只会输出平凡解,从而能以最小的熵损失实现可证明的安全性。

1.2 HFEv- 的差分对称结构

算法自然地扩展到了 HFEv-。HFEv 生成的系统中的每个非零项也存在于 HFEv- 生成的系统中,只是多了一些项。通过选择合适的基,利用相关关系和算法 2,可以创建 m0,0 上所有非零区域的集合列表。取所有集合的交集,就能找到子矩阵 m0,0 中非零项的最终位置。在实际取值下,唯一的非零值是 m0,这使得矩阵 M 是由对角矩阵组成的分块矩阵,从而为抵御对称攻击提供了安全性。

以下是相关算法:

算法 1: HFEv
HFEvKeyCheck
Input: An HFEv central map f, a flag flg
Output: Set of indices of coefficients mi of submatrix m00 which are possibly nonzero in a
linear map inducing differential symmetry fo
(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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