43、现代密码学中的公钥加密技术解读

现代密码学中的公钥加密技术解读

公钥加密与私钥加密的概述

公钥加密技术的出现是密码学领域的一场革命。在此之前,密码学家主要依靠共享的秘密密钥来实现私密通信,而公钥技术则使各方无需事先商定任何秘密信息就能进行私密通信。

公钥加密具有以下特点:
1. 密钥分发便利 :公钥加密允许通过公共(但经过认证)的渠道进行密钥分发,简化了共享秘密密钥的分发和更新过程。
2. 减少密钥存储需求 :以大型企业为例,每个员工只需存储自己的一个私钥和其他所有员工的公钥,公钥无需保密,甚至可以存储在中央(公共)存储库中。
3. 适用于开放环境 :在开放环境中,从未交互过的各方也能实现安全通信。例如,公司可以在线发布其公钥,用户在购买商品时可获取该公司的公钥,用于加密信用卡信息并发送给公司。

私钥加密虽然在功能上不如公钥加密强大,但它具有更高的效率。在通信双方能够共享密钥的情况下,如小规模封闭用户系统或磁盘加密应用,应优先使用私钥加密。此外,私钥加密还可用于公钥环境中,以提高长消息加密的效率。

公钥加密的发展历程

公钥加密的发展并非一蹴而就。在20世纪70年代,除了迪菲(Diffie)和赫尔曼(Hellman)之外,还有其他研究人员也在进行类似的工作。拉尔夫·默克尔(Ralph Merkle)被许多人认为是公钥密码学的共同发明者,尽管他的成果发表晚于迪菲和赫尔曼。迈克尔·拉宾(Michael Rabin)在里维斯特(Rivest)、沙米尔(Shamir)和阿德尔曼(Adleman)的工作约一年后,基于因式分解的困难性开发了

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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