23、密码分析与多项式承诺方案:技术突破与应用创新

密码分析与多项式承诺方案:技术突破与应用创新

在密码学领域,不断涌现的新技术和方法为保障信息安全提供了更多的可能。本文将介绍两种重要的密码学进展:改进的AES攻击技术和高效的多项式承诺方案。

1. 改进的AES攻击技术

在AES(高级加密标准)的密码分析中,研究人员提出了三种新的密码分析技术,可用于改进对7轮和8轮AES已知攻击的复杂度。

1.1 SQUARE攻击

SQUARE攻击需要几乎整个码本,时间复杂度为2^188次加密。

1.2 7轮AES攻击的改进
  • 改变期望概率差分
    • 这种改进通过略微修改攻击中使用的期望概率差分,在不影响内存需求的情况下,将攻击的数据和时间复杂度降低了2^8倍。
    • 原本要求输入差分仅在字节0处非零,现在允许在字节5、10、15中的一个字节处也非零。这样选择字节是为了不增加状态X2中可能的差分数量,从而保持内存复杂度不变。
    • 此改变将攻击的数据复杂度降低到2^105,因为它允许攻击者使用大小为2^16的结构,其中包含2^31对具有差分输入差分的对。
    • 然而,这需要额外猜测k - 1的四个字节来检测正确的对。攻击的第一过滤步骤后剩余的对数增加到2^72。
    • 对于每对,有2^24种可能的12个子密钥字节值,这些值可以使用早期中止技术以2^24次表查找的时间复杂度找到。因此,修改后攻击的A阶段的时间复杂度为2^96次表查找。
    • 在B阶段,由于k - 1的字节3、4、9、14的值与δ集的
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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