6、密码学中的哈希函数攻击与分析

密码学中的哈希函数攻击与分析

1. 引言

哈希函数在众多密码学应用中发挥着关键作用。自 MD5 和 SHA - 1 被攻破后,密码学家们一直在寻求安全且高效的哈希构造。为此,NIST 发起了 SHA - 3 竞赛来确定未来的标准哈希函数。在 SHA - 3 竞赛的第二轮候选算法中,有 14 种算法进入考虑范围。目前,这些算法在碰撞抗性和原像抗性等重要安全属性方面尚未被严重攻破,但部分算法的构建模块,如压缩函数或内部置换,已被发现存在不满足理想属性的情况。

许多 SHA - 3 候选算法基于 AES 的设计策略。近年来,针对基于 AES 的哈希函数或置换的密码分析取得了显著进展,如反弹攻击、从中间开始攻击和超级 S 盒分析等,这些方法具有广泛的应用,是强大的分析工具。

2. 相关算法介绍
  • AES 置换 :AES 是一个 128 位的分组密码,其状态可表示为 4×4 的字节矩阵。一般的基于 AES 的置换具有 r×r 的状态,每个元素是 c 位的字。一轮基于 AES 的置换包含四个操作:
    • SubBytes (SB) :根据 S 盒进行非线性字/字节替换。
    • ShiftRows (SR) :将第 j 行的每个字/字节向左旋转 j 个位置。
    • MixColumns (MC) :将每列乘以一个 MDS 矩阵。
    • AddRoundKey (AK) :将当前状态
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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