24、密码学基础:对称与非对称密钥算法解析

密码学基础:对称与非对称密钥算法解析

在当今数字化时代,信息安全至关重要,而密码学作为保障信息安全的核心技术,其算法和功能的理解尤为关键。下面将详细介绍密码学中的两种基本加密算法——对称密钥算法和非对称密钥算法。

加密算法的基本类型

加密算法从根本上可分为两种:
- 对称密钥算法 :使用相同的密钥进行消息的加密和解密。例如之前讨论过的 DES 算法就是对称密钥算法。它有时也被称为秘密密钥算法或私有密钥算法,但这些名称容易与非对称密钥算法中的公钥算法混淆。
- 非对称密钥算法 :使用一个密钥进行消息加密,另一个密钥进行消息解密。其中,公钥系统是一类特别重要的非对称密钥算法。在这些算法中,加密密钥通常被称为公钥,因为它可以公开而不影响消息或解密密钥的保密性;解密密钥通常被称为私钥或秘密密钥。这项技术由斯坦福大学的学术密码学家和英国政府通信总部(GCHQ)的军事密码学家独立发明,英国方面称其为双密钥密码学。

对称密钥算法的特点与问题

对称密钥算法是现代密码系统的主力军,具有速度快、易于实现以及密码学家更容易确定其强度等优点。然而,它在实际应用中存在三个主要问题,限制了其广泛使用:
1. 密钥交换困难 :双方要使用对称密钥算法安全地交换信息,必须先交换加密密钥,但安全地交换密钥是相当困难的。
2. 密钥管理风险 :只要双方希望发送或接收消息,就必须各自保存一份密钥。如果一方的密钥副本被泄露,而另一方不知情,那么另一方发送给该方的消息可能会被泄露。
3.

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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