20、针对SOSEMANUK和AES的密码分析攻击

针对SOSEMANUK和AES的密码分析攻击

一、SOSEMANUK算法概述

SOSEMANUK是一种面向32位字的流密码,逻辑上由线性反馈移位寄存器(LFSR)、有限状态机(FSM)和轮函数Serpent1三部分组成。
1. LFSR
- LFSR定义在有限域$F_{2^{32}}$上,包含10个32位寄存器$s_i$($1\leq i\leq10$)。其反馈多项式$\pi(x)$为:$\pi(x) = \alpha x^{10} + \alpha^{-1} x^{7} + x + 1$,其中$\alpha$是多项式$P(x) = x^{4} + \beta^{23} x^{3} + \beta^{245} x^{2} + \beta^{48} x + \beta^{239}$在有限域$F_{2^{8}}$上的根,$\beta$是二进制多项式$Q(x) = x^{8} + x^{7} + x^{5} + x^{3} + 1$的根。
- 由LFSR生成的序列${ s_t } {t\geq1}$满足:$s {t + 10} = s_{t + 9} \oplus \alpha^{-1} s_{t + 3} \oplus \alpha s_t$,$\forall t \geq 1$。
2. FSM
- FSM包含两个32位存储单元$R_1$和$R_2$。在时间$t$,FSM以LFSR的寄存器$s_1$、$s_8$和$s_9$的取值$s_{t + 1}$、$s_{t + 8}$和$s_{t + 9}$作为输入,输出一个32位字$f_t$。其执行过程如下:
- $R_{1t

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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