24、哈希函数、承诺方案与对称密钥原语实用构造

哈希函数、承诺方案与对称密钥原语实用构造

1. 哈希函数与承诺方案

哈希函数在现代密码学中具有重要地位,它有多种安全属性,如抗碰撞性、抗第二原像性和抗原像性。可以从随机预言机 $H$ 轻松构建一个安全的承诺方案。为了对消息 $m$ 进行承诺,发送者选择均匀的 $r \in {0, 1}^n$,并输出 $com := H(m \parallel r)$。在随机预言机模型中,由于 $H$ 实际上充当了方案的公共参数,所以不需要 $Gen$ 和 $params$。

承诺方案的绑定性源于 $H$ 的抗碰撞性。直观地说,其隐藏性是因为敌手查询 $H(\star \parallel r)$ 的概率可忽略不计(因为 $r$ 是均匀的 $n$ 位字符串);如果敌手从未进行这种形式的查询,那么 $com = H(m \parallel r)$ 不会泄露关于 $m$ 的任何信息。

以下是一些相关的性质和结论:
- 抗碰撞性与抗第二原像性 :任何抗碰撞的哈希函数都是抗第二原像的。
- 压缩函数的性质 :如果一个将 $2n$ 位输入映射到 $n$ 位输出的压缩函数是抗第二原像的,那么它也是抗原像的。

还可以对哈希函数进行组合,例如定义 $(Gen, H)$,其中 $Gen$ 运行 $Gen_1$ 和 $Gen_2$ 分别获得密钥 $s_1$ 和 $s_2$,然后 $H_{s_1,s_2}(x) = H_{s_1}^1(x) \parallel H_{s_2}^2(x)$。若 $(Gen_1, H_1)$ 和 $(Gen_2, H_2)$ 中至少有一个是抗碰撞的,那么 $(Gen, H)$

【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理编程实现;③服务于科研复现、论文写作工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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先看效果: https://pan.quark.cn/s/7baef05d1d08 在信息技术范畴内,语音识别是一项核心的技术,它赋予计算机或设备解析和处理人类语音输入的能力。 本研究项目运用了MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)VQ(Vector Quantization)算法,借助VC++6.0的MFC(Microsoft Foundation Classes)库,开发出一个图形用户界面(GUI),从而达成基础的语音识别功能。 接下来将具体分析这些技术及其应用。 **MFCC特征提取**MFCC是语音信号处理中的一个标准方法,用于将复杂的语音波形转换成一组便于处理的数据参数。 MFCC模拟人类听觉系统对声音频率的感知模式,通过梅尔滤波器组对声音频谱进行分段处理,进而计算每个滤波器组的倒谱系数。 该过程包含以下环节:1. **预加重**:旨在削弱人声的低频响应部分,同时增强高频成分的强度。 2. **分帧和窗函数**:将语音信号分割成多个短时帧,并应用窗函数以降低帧帧之间的相互干扰。 3. **梅尔尺度滤波**:采用梅尔滤波器组对每一帧进行剖析,获取梅尔频率谱。 4. **取对数**:鉴于人耳对声音强度的感知呈现非线性特征,因此对梅尔频率谱取对数操作以更好地符合人类听觉系统。 5. **离散余弦变换(DCT)**:对对数谱实施DCT运算,提取主要特征,通常选取前12-20个系数作为MFCC特征。 6. **动态特性**:为了捕捉语音的时域变化特征,还可计算MFCC特征的差分值和二阶差分值。 **VQ识别算法**VQ是一种数据压缩方法,在语音识别领域中常用于特征矢量的量化处理。 其基本理念是将高维度的MFCC特征向量映射到一个小型、预...
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