18、基于混沌的哈希函数:算法改进与性能分析

基于混沌的哈希函数:算法改进与性能分析

传统算法的不足

Wong算法及其改进版本存在两个主要缺点。其一,效率低下,这不可避免地限制了它们的实际应用。其二,密文与明文的比例为2,这会增加传输负担,缩短唯一距离,从信息论的角度来看,这对算法的安全性有害。

新算法的提出

为克服上述缺点,提出了一种基于混沌控制字符的新型组合加密和哈希算法。该控制字符通过混沌迭代生成,明文的预处理根据控制字符进行,然后查找索引表中对应项的索引值作为其密文。同时,根据控制字符不断改变混沌轨迹,在一定程度上避免了混沌的动态退化。此外,利用控制字符不断更新查找索引表,最终查找索引表的索引项可视为整段明文的哈希值。与Wong算法及其改进算法相比,新算法将密文与明文的比例降至1,并大大提高了效率。

新算法的详细描述
  • 查找索引表 :新算法引入了查找索引表,它是明文空间和索引空间之间的双射映射。明文空间为 (M = {s_0, s_1, \cdots, s_{2^n - 1}}),索引空间为 (T = {T_0, T_1, \cdots, T_{2^n - 1}}),其中 (s_i = i),(T_i = i)。
  • 混沌映射 :算法中选择的混沌映射是分段线性混沌映射(PWLCM),由以下方程控制:
    [
    F(x_i) =
    \begin{cases}
    x_i / b, & x_i \leq b \
    (1 - x_i) / (1 - b), & x_i > b
    \end{cases} <
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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