56、并行化Camellia和SMS4分组密码及改进的CubeHash线性差分攻击

并行化分组密码与CubeHash碰撞攻击

并行化Camellia和SMS4分组密码及改进的CubeHash线性差分攻击

1. p - SMS4密码分析

p - SMS4采用与SMS4相同的S盒,这些S盒每个输出位的布尔多项式次数为7。假设将两个随机选择的次数分别为t1和t2的S盒F和G组合,F ◦ G的次数应为t1t2。随着数据经过多个S盒,加密过程中中间位的次数预计会呈指数增长。
- 轮数与次数关系
- 第4轮时,每个输出位的次数为7。
- 第8轮时,每个输出位的次数为7² = 49。
- 第12轮时,每个输出位相对于明文位的次数为min(7³, 127) = 127。
因此,p - SMS4能抵御高阶差分攻击。

在插值攻击方面,插值攻击适用于能用GF(2d)中少量单项式方程表示的分组密码。p - SMS4使用与SMS4相同的组件,随着数据经过多个S盒和L函数,密码会变成一个复杂函数,是GF(28)上指数级多的多元单项式之和。所以,p - SMS4预计能抵御插值攻击。

2. p - SMS4实现优势

类似于p - Camellia,从序列化、基于轮和并行化架构方面评估p - SMS4相对于SMS4的实现优势。
- 输入输出差异
- SMS4中,三个分支的异或和构成F函数的输入,其输出与最后一个分支异或。
- p - SMS4使用一个分支作为F函数的输入,其输出与其余三个分支异或。
- 实现灵活性 :这种差异使p - SMS4的实现比SMS4更灵活,因为四个信号的异或和可以通过以下两种方式

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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