18、ECHO-256压缩函数四轮碰撞攻击解析

ECHO-256压缩函数四轮碰撞攻击解析

1. 碰撞与ECHO概述

在对ECHO - 256压缩函数进行四轮简化的研究中,碰撞攻击是一个重要的方向。通过一系列的操作和分析,能够找到满足特定条件的消息对,从而实现碰撞攻击。下面将详细介绍攻击过程中的各个阶段。

2. 差分转换与AES列恢复

2.1 差分转换概率

在SuperSBox中,有15个差分转换,每个转换只有一个输入活动字节。这15个转换同时发生的概率为$2^{-15}$。当它们同时发生时,可以使用之前描述的技术在$2^{11}$的时间内并行恢复15个AES列对。

2.2 消息对构建数量

考虑一个符合截断路径第一子部分单个ECHO列的消息对作为起点,对于第二子部分,能够构建的遵循截断路径的消息对数量约为$2^{7} \times 2^{8\times3} \times 2^{-15} \approx 2^{16}$。每$2^{26}$次操作可以并行得到一个符合条件的消息对。

2.3 压缩函数碰撞攻击中的过滤

在对压缩函数的碰撞攻击中,进一步对S26和S27之间MixColumns转换中的活动字节进行概率过滤。在能够构建的2^{16}个遵循S16和S26之间截断路径的消息对中,平均只有一个能验证通过MixColumns的4 → 2转换。如果找到这样的消息对,则该消息对符合截断路径直到四轮结束;否则,需要找到一个新的起点,即S12中切片0的新切片对。选择减少到两个活动字节是为了降低碰撞攻击的整体时间复杂度。

3. 完成第一子部分的部分消息对

3.1 切片约束关系

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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