加密解密

密钥生成:
public static void genKey() {
try {
KeyPairGenerator keyGen = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyGen.initialize(512);
KeyPair key = keyGen.generateKeyPair();
BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
String privateKey = encoder.encode(key.getPrivate().getEncoded());
privateKey=privateKey.replaceAll("\r\n", "");
String publicKey = encoder.encode(key.getPublic().getEncoded());
publicKey=publicKey.replaceAll("\r\n", "");
System.out.println("privateKey=" + privateKey);
System.out.println("publicKey=" + publicKey);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

加密:
public static String sign(String data) {
try {
Signature sig = Signature.getInstance("SHA1WithRSA");
BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder();
PKCS8EncodedKeySpec privateKeySpec = new PKCS8EncodedKeySpec(
decoder.decodeBuffer(PRIVATE_KEY));
KeyFactory keyFactory = KeyFactory.getInstance("RSA");
PrivateKey privateKey = keyFactory.generatePrivate(privateKeySpec);
sig.initSign(privateKey);
sig.update(data.getBytes());
BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
String signature = encoder.encode(sig.sign());
// log.info("signature=" + signature);
return signature.replaceAll("\r\n", "");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}

解密:
public static boolean verify(String data, String signature) {
try {
Signature sig = Signature.getInstance("SHA1WithRSA");
BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder();
X509EncodedKeySpec publicKeySpec = new X509EncodedKeySpec(decoder
.decodeBuffer(PUBLIC_KEY));
KeyFactory keyFactory = KeyFactory.getInstance("RSA");
PublicKey publicKey = keyFactory.generatePublic(publicKeySpec);
sig.initVerify(publicKey);
sig.update(data.getBytes());
boolean verify = sig.verify(decoder.decodeBuffer(signature));
// log.info("data=" + data + " signature=" + signature + " verify="
// + verify);
return verify;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参数,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练,其余数据用于测试,并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数,并结合真实数据进行验证。
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