57、密码学中的关键函数与构造解析

密码学中的关键函数与构造解析

在密码学领域,多种关键函数和构造方法对于保障信息安全起着至关重要的作用。本文将详细介绍可穿刺伪随机函数、单向函数、陷门置换等概念及其构造方法。

1. 可穿刺伪随机函数(Puncturable Pseudorandom Functions)

可穿刺伪随机函数(PRFs)是一种特殊的伪随机函数,允许在单个点上进行穿刺操作。

定义 :设 (n,k) 为多项式有界长度函数。一个高效可计算的函数族 (PRF = {PRF_S : {0, 1}^{n(\lambda)} \to {0, 1}^{\lambda} : S \in {0, 1}^{k(\lambda)}, \lambda \in \mathbb{N}}),与一个高效(概率性)密钥采样器 (K_{PRF}) 相关联,如果存在一个多项式时间的穿刺算法 (Punc),它以密钥 (S) 和点 (x^ ) 作为输入,并输出一个穿刺后的密钥 (S{x^ }),满足以下条件,则称其为可穿刺 PRF:
- 功能保留 :对于每个 (x^ \in {0, 1}^{n(\lambda)}),(Pr_{S \leftarrow K_{PRF}(1^{\lambda})}[\forall x \neq x^ : PRF_S(x) = PRF_{S{x^ }}(x) : S{x^ } = Punc(S, x^ )] = 1)。
-
穿刺点不可区分性 :对于任何多项式规模的区分器 (D),存在一个可忽略函数 (\mu(\cd

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
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