58、对SHAvite - 3 - 512的密码分析

SHAvite-3-512密码分析

对SHAvite - 3 - 512的密码分析

1. SHAvite - 3 - 512的结构基础

SHAvite - 3 - 512的压缩函数的状态更新和消息扩展是其核心组成部分,下面将详细介绍这两部分内容。

1.1 状态更新

状态更新采用14轮广义Feistel结构。输入$h_{i - 1}$被分为四个128位的链接值$(A_0, B_0, C_0, D_0)$。在每一轮$i = 0, \cdots, 13$中,这些链接值通过Feistel结构使用非线性轮函数$F_i$和$F’ i$进行更新,具体公式如下:
$(A
{i + 1}, B_{i + 1}, C_{i + 1}, D_{i + 1}) = (D_i, A_i + F_i(B_i), B_i, C_i + F’_i(D_i))$

非线性函数$F_i$和$F’ i$分别由512位的轮密钥$RK_i = (k^3 {0, i}, k^2_{0, i}, k^1_{0, i}, k^0_{0, i})$和$RK’ i = (k^3 {1, i}, k^2_{1, i}, k^1_{1, i}, k^0_{1, i})$进行密钥化。每个轮函数由四轮AES组成,子密钥$k^0_{0, i}$和$k^0_{1, i}$在第一轮AES之前用作密钥白化,最后一轮内部使用全零密钥$0^{128}$。因此,轮函数$F_i$和$F’ i$定义为:
$F_i(x) = AES(0^{128}, AES(k^3
{0, i}, AES(k^2_{0, i}, AES(k^1_{0, i}, k^0_{0, i}

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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