12、流密码:从原理到应用与安全分析

流密码:从原理到应用与安全分析

在密码学领域,流密码是保障数据安全传输的重要手段之一。不同类型的流密码有着各自独特的工作原理、应用场景,同时也面临着不同的安全挑战。下面将详细介绍几种常见的流密码。

非线性反馈移位寄存器(NFSRs)

非线性反馈移位寄存器(NFSRs)与线性反馈移位寄存器(LFSRs)类似,但采用了非线性反馈函数,而非线性反馈函数除了按位异或运算,还可以包含按位与和按位或运算,这一特性利弊兼具。

  • 优点 :非线性反馈函数使得NFSRs在密码学上比LFSRs更强。输出位以复杂的方式依赖于初始秘密状态,其方程规模呈指数级增长。例如,一个4位的NFSR,初始秘密状态为 (N1, N2, N3, N4),反馈函数为 (N1 + N2 + N1N2 + N3N4),其第一个输出位为 (N_1 + N_2 + N_1N_2 + N_3N_4)。第二次迭代时,用新的位替换N1的值,以初始状态表示第二个输出位的方程会变得更加复杂,代数次数从反馈函数的2次变为3次,项数从4项变为6项。随着非线性函数的迭代,输出规模呈指数级增长,攻击者要破解系统就必须求解这些难以处理的方程。
  • 缺点 :确定NFSR的周期,或者判断其周期是否达到最大,并没有高效的方法。对于一个n位的NFSR,需要进行接近 (2^n) 次试验才能验证其周期是否最大,对于80位或更多位的大型NFSR,这种计算是不可能完成的。

不过,可以将LFSRs和NFSRs结合使用,既能保证最大周期,又能增强密码学强度,Grain - 128a就是采用了这种方法。

Gra
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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