15、对Hamsi - 256和ECHO - 256的攻击技术研究

对Hamsi - 256和ECHO - 256的攻击技术研究

在密码学领域,针对哈希函数的攻击技术一直是研究的热点。本文将详细介绍对Hamsi - 256的改进代数攻击以及对ECHO - 256压缩函数的碰撞和近碰撞攻击。

对Hamsi - 256的改进代数攻击

在对Hamsi - 256的攻击中,我们采用了基于多项式枚举算法的二次原像攻击。以下是攻击的具体步骤:
1. 评估压缩函数 :对于上一步存储的每个消息块M8,评估完整的压缩函数,并检查是否满足F(M8, h7) = h∗i(p + 8 ≤ i ≤ q + 8)。
2. 输出消息 :如果等式成立,输出消息μi−8||M1||M2||…||M8||M∗i + 1||…||M∗ℓ,其中μi−8是一个大小为i - 8块的消息前缀(从可扩展消息计算得出),使得h = F(μi−8, IV)。
3. 无匹配处理 :如果没有匹配项,则返回步骤4。

我们对每个链值h7(即步骤6 - 8)的算法复杂度进行分析,以计算该攻击相对于通用算法的改进因子。通用的Kelsey和Schneier算法每个链值需要232次压缩函数评估,而我们仅使用232 / 10次压缩函数评估。此外,在步骤6中,我们需要46·x·232位操作。通过优化,我们可以将步骤4中的位操作数减少到39·x·232。攻击的改进因子为(1 / 10 + 39x / 10500 + 2−x + k)−1。通过选择x的最优值,对于包含最多230个32位块的所有实际长度的消息,我们可以得到一个介于6和4之间的总改进因子。而Fuhr的攻击对于长度超过

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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