12、利用素数重构分解RSA模数

利用素数重构分解RSA模数

1. 搜索树的增长

在分解RSA模数的过程中,为了便于通过穷举搜索找到正确的部分解,同时将存储所有解所需的空间控制在可行范围内,需要限制搜索树每一层的宽度。设第 $i$ 层树的宽度为 $W_i$,树的分支行为取决于素数随机位的已知情况,具体如下:
- 情况一:$p[i]$ 和 $q[i]$ 均未知
- 原本有4种组合 $(0, 0)$、$(0, 1)$、$(1, 0)$ 和 $(1, 1)$ 来得到 $(p_i, q_i)$,但根据方程 $(1)$ 以及已知的 $N$、$p_{i - 1}$、$q_{i - 1}$,$p[i]$ 和 $q[i]$ 存在线性依赖关系,选择数量限制为2种。
- 若 $(N - p_{i - 1}q_{i - 1})[i] = 0$,则 $p[i] + q[i] \equiv 0 (\bmod 2)$;若 $(N - p_{i - 1}q_{i - 1})[i] = 1$,则 $p[i] + q[i] \equiv 1 (\bmod 2)$。此时该层树的宽度是上一层的两倍,即 $W_i = 2W_{i - 1}$。
- 情况二:$p[i]$ 和 $q[i]$ 中恰好有一个已知
- 由方程 $(1)$ 可知,分支数量限制为2种。并且已知一个位的值就能确定另一个位的值。例如,若知道方程 $(1)$ 中的 $p[i]$ 以及 $N$、$p_{i - 1}$、$q_{i - 1}$,则 $q[i]$ 可确定。所以这种情况下 $p[i]$、$q[i]$ 的选择以及 $p_i$、$q_i$ 的分支数量减少为1个,树的宽度保持不变,即 $W_i = W_

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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