7、对称加密算法全面解析

对称加密算法全面解析

1. 对称加密简介

最初,IBM的科学家认为改进版的Lucifer算法是理想之选。IBM提交该算法后获采纳,但美国国家安全局(NSA)对其进行了修改:
- 密钥长度从128位减至56位。
- 内部工作机制稍有改动。

修改后的算法成为了数据加密标准(DES),于1977年被美国政府定为加密数据的标准。DES也被称为数据加密算法(DEA)。

2. 对称加密基础概念

对称加密也叫常规加密或密钥加密,其过程简单直接,包含以下五个主要组件:
- 明文 :可直接读取和理解的数据,数据真实性质无隐藏。
- 共享密钥 :双方必须共享的密钥,用于加密和解密文本。
- 加密算法 :用于对文本进行替换和置换操作。
- 密文 :若无解密密钥则无法读取和理解的数据。
- 解密算法 :加密算法的逆向操作。

加密过程如下:
1. 发送方输入明文数据。
2. 使用共享密钥和加密算法对明文进行加密。
3. 将密文发送给接收方。
4. 接收方使用共享密钥和解密算法对密文进行解密。
5. 将解密后的明文呈现给接收方。

下面是对称加密流程的mermaid流程图:

graph LR
    A[明文数据] --> B[加密(共享密钥+加密算法)
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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