22、S盒设计全解析:从DES到Rijndael

S盒设计全解析:从DES到Rijndael

1. S盒类型及问题

S盒在密码学中扮演着重要角色,常见的S盒类型有压缩S盒、扩展S盒和普通S盒。
- 压缩S盒 :以DES S盒为例,每个DES S盒输入6位,输出4位,差值为16(8×2),丢弃的位是之前添加的位。如图8.3所示为压缩S盒。
- 扩展S盒 :输出的位比输入的位多,一种简单的实现方法是复制部分输入位,如图8.4所示。

压缩和扩展S盒存在一些显著问题:
|问题|详情|
| ---- | ---- |
|可逆性(解密)|由于这两种类型的S盒会改变总位数,逆转过程困难,设计算法时需格外小心,否则可能无法解密。|
|信息丢失|特别是压缩S盒,不过在DES中,由于算法前期扩展了位,所以能避免信息丢失。|

总体而言,使用压缩或扩展S盒会给S盒设计带来显著复杂性,因此普通S盒更为常见。

2. S盒设计考虑因素

无论创建何种类型的S盒,要成为有效的S盒,必须具备某些特征,其有效性通常通过三个标准来衡量:
- 严格雪崩准则(SAC)
- 定义 :当明文的一位发生变化时,密文的多位应发生变化。理想情况下,一位明文的变化应使约一半的密文位发生变化。严格雪崩准则要求对于任何输入位,输出位有0.5的概率发生变化。
- 示例
- 初始明文:10110011,加密后密文:11100100。
- 改变一位明文

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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