10、高级中间人原像攻击与碰撞攻击解析

高级中间人原像攻击与碰撞攻击解析

高级中间人原像攻击

在密码学领域,原像攻击是一项重要的研究内容,高级中间人原像攻击有着独特的方法和步骤。

满足约束条件

为了使所有约束条件得到满足,需要对消息字和寄存器进行精心设置。具体如下:
- 对于关于 (X_{18}) 的约束(即约束 2、4 和 8),从 (X_{18}^{sb})(其中 (sb = {0, \ldots, 7, 16, \ldots, 22}))中选择中性位。
- 为满足关于 (X_{14}) 的约束 1,限制 (X_{14}) 的字节 3、5、7 的中性位,即 (X_{14}^{sf})(其中 (sf = {24, \ldots, 31, 40, \ldots, 47, 57, \ldots, 63}),位 56 用于填充)。
- 由于加减法只会向最高有效位(MSB)传播差异,(X_{14}^{sf}) 中可能影响 (X_2)、(X_3)、(X_6)、(X_{18}) 的最低有效位分别为 43(由于左移 19 位)、62(由于左移 19 位两次)、24 和 24。而 (X_{18}^{sb}) 影响 (X_2) 的位 43、(X_3) 的位 62、(X_{18}) 的位 24 的概率极低(约为 0),并且会过滤候选值,使对 (X_6) 的影响限制到位 23 以内,从而满足约束 6。
- 为满足约束 5,强制 (Y_6^{sf} = X_{14}^{sf})(通过设置 (X_{13}^{sf} = 0)),并且 (X_7^{sf} = K_4^{sf})。约束 3 留待预计算初始结构(PIS)设置时处理,约束 7 留待部分匹配时处理。

预计算初始结构 </
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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