11、密码学中的数字签名、公钥基础设施与量子计算因式分解

密码学中的数字签名、公钥基础设施与量子计算因式分解

一、Merkle 树的改进方案

生成密钥对的工作量与叶节点数量基本成正比,也与密钥生命周期内要签名的消息数量成正比,这使得其实际应用不太可行。不过,有多种改进 Merkle 树的方法:
1. 构建 Merkle 树的树 :将一个树的根节点连接到父树的叶节点上,这样可以在减少密钥生成时间和增加签名长度之间进行权衡。
2. 使用 n 元树 :用于缩短签名长度,可在计算要求和签名长度之间进行权衡。
3. 使用伪随机函数生成签名密钥材料 :能使签名密钥变小,且计算成本较低。
4. 从消息的哈希值推导要使用的叶节点 :如果哈希函数具有抗碰撞性,这种方法是安全的,还能使签名方案无状态。

二、保护 Diffie - Hellman 密钥交换

Diffie - Hellman 协议容易受到中间人攻击,因为 Alice 无法区分 Bob 的比特和 Eve 的比特。Alice 和 Bob 可以使用签名来保护他们的 Diffie - Hellman 密钥交换,具体步骤如下:
1. Alice 操作 :Alice 从集合 ${0, 1, 2, \ldots, n - 1}$ 中随机选取一个数 $a$,计算 $x = g^a$ 并发送 $x$。
2. Bob 操作
- Bob 接收 $x$。
- 从集合 ${0, 1, 2, \ldots, n

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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