36、Keccak和Luffa哈希函数的高阶微分特性

Keccak和Luffa哈希函数的高阶微分特性

在密码学领域,哈希函数的安全性和性能一直是研究的重点。Keccak和Luffa作为SHA - 3竞赛的候选哈希函数,其高阶微分特性对于评估它们的安全性至关重要。本文将深入探讨这两个哈希函数的相关特性。

1. 零和分区的重要性

零和分区具有独特的结构特性,可通过一些封闭公式来描述。它在证明某些给定排列是否满足预期属性时非常有用,有时只需对排列在几个集合 (X_i) 上进行评估即可。这与通用算法找到的零和分区不同,因为目前已知的通用算法几乎需要在所有点上对排列进行评估。

2. Keccak - f排列
2.1 Keccak - f排列概述

Keccak是SHA - 3竞赛第二轮选出的十四个哈希函数之一,采用海绵结构。其内部原语是一个排列,由多个非常相似的轮变换迭代组成。对于SHA - 3候选者,它在1600位状态上操作,该状态由一个5×5×64的三维二进制矩阵表示,可看作64个并行切片,每个切片包含5行5列。Keccak中的排列表示为Keccak - f[b],其中b是状态的大小,对于SHA - 3候选者,b = 1600。

Keccak - f[1600]最初提交时的轮数为18,第二轮更新为24。每一轮R由5个修改状态的排列序列组成:
(R = ι ◦χ ◦π ◦ρ ◦θ)
其中,函数(θ)、(ρ)、(π)、(ι)是一度变换,在三维状态的所有方向上提供扩散。线性部分(L = π ◦ρ ◦θ),非线性层(χ)是一个二次排列,应用于1600位状态的每一行,即进行320次并行的(χ_0)应用以提供混淆。逆排列(χ^{-1})是一个三度排列。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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