99、多元二次密码系统与McEliece密码系统攻击分析

多元二次密码系统与McEliece密码系统攻击分析

多元二次密码系统的规律性程度研究

在多元二次密码系统的研究中,通过寻找明确的非平凡关系,证明了任意特征q的域上多元二次密码系统的规律性程度,由其Q - 秩和q的简单线性函数所上界限定。对于所有有限域上的HFE(Hidden Field Equation)系统,这些通用的规律性程度估计公式表明:
- 若HFE公式的次数D固定,且变量数量增加,对该系统进行格罗布纳基攻击的复杂度将以关于n的多项式函数形式增长。
- 若HFE多项式的次数为O(nα),则算法将花费拟多项式时间,这与q = 2时的情况一致。

不过,所得到的规律性程度的界即使对于大的n也不太可能是最优的。因为在证明估计时,是寻找涉及单个多项式的关系,而非整个多项式系统的关系。通常预期子系统中多项式之间的关系会产生一些非平凡关系,这些关系的次数比单个多项式产生的关系的次数更小。另一方面,所得到的界与Dubois和Gama使用非常不同的方法得到的界有惊人的相似性。但也有可能这两个界都远非最优,对大的n、D和q进行实验试验会很有趣,然而内存限制使得无法在足够大的值上进行此类试验。综合考虑,推测在q为素数的情况下,这些公式应能给出规律性程度的良好渐近估计(最多相差一个线性因子)。若此推测成立,则意味着对大小为O(n)的q的HFE系统求逆实际上是指数级的。

规律性程度的定义

设F是一个有限域,|F| = q,记B = ⨁ₖ₌₀ᴺ Bₖ是F上的一个分次有限维代数,V ⊂ Bd是一个齐次子空间。对于所有的j,有一个自然映射φⱼ : Bⱼ ⊗ V → BⱼV,由φ(∑ bᵢ ⊗ vᵢ) = ∑ bᵢvᵢ给出。设Rⱼ(V) = ker φⱼ,在Rⱼ

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
此项目旨在实现一个简易而实用的RFID智能门禁控制系统。采用经典的51系列单片机——STC89C52作为核心控制器,集成MFRC522射频识别模块来读取RFID卡片信息。用户界面通过128x64像素的LCD显示屏展示相关信息,同时配备了键盘用于密码的输入、验证及修改。此设计结合了RFID技术的高效率识别单片机的强大控制能力,适用于学习、教学或小型安防项目。 资源包含 源代码:完整C语言编写的源程序,涵盖了RFID识别、密码验证逻辑、显示控制以及用户交互等功能模块。 原理图:详细展示了整个系统的电路连接,包括单片机、MFRC522模块、LCD12864屏幕、按键等组件的电气连接方式,便于理解和自制。 技术特点 RFID技术应用:通过MFRC522模块实现非接触式身份认证,提升门禁安全性便捷性。 人机交互界面:利用LCD12864显示屏直观展示状态信息,并通过物理按键进行操作,增加了系统的易用性。 密码安全机制:支持用户密码的设定和更改,增强系统安全性。 51单片机编程:适合初学者和专业人士学习51单片机应用开发,尤其是嵌入式系统物联网领域的实践。 使用指南 环境搭建:确保你有合适的IDE(如Keil uVision)安装以编译51单片机的C代码。 原理图分析:详细阅读原理图,了解各部件间的连接,这对于正确搭建硬件平台至关重要。 编译上传:将提供的源代码编译无误后,通过编程器或ISP接口烧录到STC89C52单片机中。 硬件组装:根据原理图搭建电路,确保所有组件正确连接。 测试调试:完成后进行功能测试,可能需要对代码或硬件做适当调整以达到最佳工作状态。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用,旨在解决微电网运行中经济性、环保性稳定性等多重目标的协同优化问题。文中详细介绍了NSDBO算法的设计实现过程,结合Matlab代码对微电网调度模型进行仿真验证,展示了该算法在处理复杂多目标优化问题上的有效性优越性。同时,文档还提供了丰富的科研资源支持,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个领域,配套网盘资料便于读者复现拓展研究。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事科研工作的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合关注微电网调度、智能优化算法应用的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSDBO等智能优化算法在多目标问题中的设计实现方法;②学习微电网多目标调度建模Matlab仿真技术;③复现论文结果并开展算法改进对比研究; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码和网盘资源,逐步调试运行算法程序,重点关注算法流程、目标函数构建仿真结果分析,同时可参考文中提及的其他优化方法进行横向对比,深化对智能优化在电力系统中应用的理解。
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