17、轻量级分组密码的差分故障分析攻击研究

轻量级分组密码的差分故障分析攻击研究

1. LED 分组密码的故障攻击

在对 LED 分组密码的研究中,通过分析发现存在两个故障元组,分别为 (9, 2, 8, 5) 和 (9, 2, B, 5),对应的密钥候选集元素数量分别为 224 和 223。有问题的方程是 Ec,i(i ∈{0, 1, 2, 3}),可能的故障值为 8 和 B。目前无法确定哪个集合包含正确密钥,所以需要对两个集合进行搜索。在这个例子中,正确密钥包含在故障元组 (9, 2, B, 5) 对应的候选集中。

1.1 密钥集过滤

为了确定密钥候选集是否包含真正的密钥,进行如下分析:
设 xi ∈F16(i ∈{0, 4, 8, 12})是第 31 轮开始时状态矩阵第一列的元素。根据故障传播,故障元素 x′i 满足以下方程:
- x′0 = x0 + 4f ′
- x′8 = x8 + Bf ′
- x′4 = x4 + 8f ′
- x′12 = x12 + 2f ′

设 yi ∈F16 是将 xi 加上轮常数后输入 S 盒得到的值,这些值满足:
- S(x0 + 0) = y0
- S(x4 + 1) = y4
- S(x8 + 2) = y8
- S(x12 + 3) = y12
- S(x′0 + 0) = y0 + a
- S(x′4 + 1) = y4 + b
- S(x′8 + 2) = y8 + c
- S(x′12 + 3) = y12 + d

对这些方程应用逆 S 盒并取涉及相同元素 yi 的方程的差值,得到以下方程组: <

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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