27、OpenPGP 中的格式预言机与明文恢复攻击

OpenPGP 中的格式预言机与明文恢复攻击

1. 格式预言机概述

格式预言机是一种侧信道,它会泄露与给定密文对应的解密值信息。与传统的填充预言机相比,格式预言机在两个方向上进行了扩展:
- 预言机执行的测试不仅限于明文的填充,还可以考虑明文(与应用相关)格式的任何约束。
- 格式预言机可能比传统的填充预言机更快地泄露明文信息。

当格式预言机的输出只是对解密密文进行某种格式验证的结果时,我们称其为布尔型预言机;如果它能提供额外信息,则称为有泄露的预言机。

在 OpenPGP 库中,错误消息可能会泄露与提交密文对应的解密值的部分信息。例如,GnuPG 在解密结果出现格式不一致时,通常会在标准错误流 stderr 上发出非致命错误。其中,状态消息尤其值得关注,因为它们是专门为使用 GnuPG 作为后端的应用程序提供信息的。如果这些错误消息被不小心的应用程序提供给攻击者,就会实例化一个格式预言机。特别是 JavaScript 库,它们可能在敌对环境中运行,因此异常和错误消息需要进行清理。

由于格式预言机的定义依赖于 OpenPGP 消息的格式,因此很难完全形式化。对于特殊构造的密文,大多数格式预言机可以测试解密后的密文字节是否在特定集合(可能是单元素集合)中取值。

2. 具体的格式预言机类型
  • 无效标识符预言机 :OpenPGP 数据包包含多个受约束的值,如数据包标签、压缩方法、加密算法等。无效标识符预言机是一种有泄露的预言机,它以包含算法 E 的密钥 K 的密钥包 KeyPacketA(K, E) 和包含密文 C 的对称加密包为输入。它会测试在解析解密
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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