36、密码学中的高效抗泄漏电路编译器与PMAC变体研究

密码学中的高效抗泄漏电路编译器与PMAC变体研究

1. PMAC变体的研究

在密码学的消息认证码(MAC)研究中,PMAC(Parallelizable Message Authentication Code)是一种重要的算法。这里提出了一种新的PMAC变体——PMACX,它基于编码理论中的最大距离可分(MDS)矩阵的思想。

  • MDS矩阵的作用 :MDS矩阵的特性是能为任意不同的输入最大化不同输出块的数量,这有助于减少消息长度对安全性的影响。这种减少程度与所选MDS矩阵的最大距离呈正相关。通过选择具有足够大最大距离的MDS矩阵,对于消息长度的安全级别可以任意接近2n级。
  • 与PMAC - with - Parity的比较 :PMACX可以看作是PMAC - with - Parity的推广。当使用相同的MDS矩阵时,PMACX的安全级别比PMAC - with - Parity差,其安全边界为O(q²/2ⁿ + qσ/2ⁿ),而PMAC - with - Parity达到O(q²/2ⁿ + qσρ/2²ⁿ)。然而,PMACX将密钥数量从4个减少到2个,并且分析表明这2个密钥对于任何MDS矩阵都是足够的。
模式名称 速率(周期/字节) 第一冗余行 第二冗余行
PMAC - with - Parity
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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