19、轻量级密码算法的差分故障分析与随机数生成器攻击研究

轻量级密码算法的差分故障分析与随机数生成器攻击研究

1. LBlock 密码的差分故障分析

在密码学领域,对轻量级块密码的安全性分析至关重要。LBlock 作为一种新型轻量级块密码,其安全性备受关注。这里将介绍针对 LBlock 的差分故障分析(DFA)。

1.1 半随机位模型下的攻击原理

在半随机位模型中,攻击者知道第 24 轮中哪 4 位被损坏。例如,若在第 24 轮结束时将故障注入到前 4 位中的任意一位(即 X0 24),攻击者就能确定 s4 是唯一的活动 S 盒。然后,利用 DFA 攻击的一般原理可以揭示轮密钥 K32。

1.2 数据复杂度分析

LBlock 的 F 函数中使用了 8 个不同的 S 盒(s0, s1, …, s7)。根据相关命题,对于非空的 Ns(Δα, Δβ),其期望值为 2.6222。这意味着平均约需 3 个故障(即错误密文)来揭示每个 S 盒的输入。因此,大约需要 24 个故障来揭示每个轮密钥 Ki - 1。不过,在实际的 DFA 攻击中,部分轮密钥可以同步恢复。例如,若在第 28 轮结束时注入故障以损坏前 4 位,就可以同时获得 K0 32 和 K6 32 的候选值。

以下是揭示轮密钥 {K32, K31, K30} 和主密钥 K 所需的故障数(FN)表格:
| 注入轮次 | 24th | 25th | 26th | 27th | 28th | 29th | 30th | 31st |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| FN32 | 24 | 8 | 7 | 8 | 12 | 12 | 24 | 24 |

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理实现方式;②拓展至其他物理系统的建模仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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