13、利用素数重构分解RSA模数

利用素数重构分解RSA模数

1. 素数重构技术的局限性

素数重构技术在分解RSA模数时存在一定的局限性。该技术要求已知的素数位数量至少是缺失位数量的两倍。例如,如果两个素数都缺失60个最低有效位(LSBs),那么为了重构总共60 + 120 = 180个LSBs,此方法需要知道这两个素数接下来的120位或更多位。

在实际场景中,由于实验中使用了有限的格维度,所需已知的位数是135位(如表2所示),而不是理论上的120位。在上述所有情况中,我们缺失素数的前τlN个LSBs。如果在素数的中间某个位置(例如在第i层之后)缺失了大小为τlN的连续位块信息,当η > 2τ + 2i/lN时,该方法仍能提供类似的解决方案。

缺失LSBs数量 理论所需已知位数 实际所需已知位数
60 120 135

2. 最高有效位(MSB)重构的新方法

2.1 相关定义

为了简化符号,我们提出以下定义。设X[i]为X的第i个最高有效位,其中X[0]为最高有效位。同时,定义Xi为X的部分近似值,Xi与X共享从第0位到第i位的最高有效位。用lX表示X的位数,即lX = ⌈log₂X⌉。

2.2 重构思路

重构素数最高有效位一半的思路相当简单。我们利用基本关系N = pq,如果已知其

【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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