17、混沌哈希函数与组合加密哈希方案解析

混沌哈希函数与组合加密哈希方案解析

混沌哈希函数性能分析

哈希函数在信息安全领域扮演着至关重要的角色,而基于混沌的哈希函数因其独特的性质受到广泛关注。下面将对其性能进行详细分析。

哈希值对消息的均匀敏感性

通过对最终哈希值递推公式的分析,我们发现每个消息块 $M_i$ 对最终哈希值 $H(M)$ 的影响是等效的。也就是说,任何一个消息块 $M_i$($i = 1, 2, \cdots, s$)的改变,都会导致相应的 $K_i$ 发生变化,进而影响最终的哈希值 $H(M)$。这一特性彻底克服了一些早期哈希算法中,哈希值对消息不同位置单元敏感性波动的缺陷。

性能分析

在相关研究中,对该哈希函数进行了一系列严格的性能分析和模拟,包括哈希值分布、哈希值对消息和密钥的敏感性、扩散和混淆的统计分析、抗碰撞性分析、抗伪造攻击能力、密钥安全性、速度分析以及实现和灵活性等方面。由于篇幅限制,这里主要强调其独特性能。

  • 密钥安全性
    • 密钥不可恢复性 :在哈希过程中,充分利用了对初始条件和参数微小变化的敏感性,以及可变参数和自同步机制。这使得算法具有很强的单向性,消息、哈希值和密钥之间存在复杂的非线性和敏感依赖关系。因此,给定一个或多个消息 - MAC 对($M_j, H(M_j)$),在计算上几乎不可能恢复密钥。
    • 密钥空间大小 :为了研究密钥空间的大小,进行了以下评估。对于 PWLCM 的初始值 $x(0)$ 和初始参数 $u_0$,当它们的微小变化大
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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