44、单向哈希函数与密码学应用

单向哈希函数与密码学应用

在密码学领域,单向哈希函数和数据加密标准(DES)是两个至关重要的概念。单向哈希函数在数据认证、数字签名等方面发挥着关键作用,而DES则是商业世界中广泛使用的加密算法。下面将详细介绍基于背包问题的哈希函数以及如何利用DES构建单向哈希函数。

基于背包问题的哈希函数
  • 硬件实现优势 :某些函数非常适合硬件实现。在超大规模集成电路(VLSI)中,可以并行更新所有位来计算函数 $g$,一次 $g$ 的应用仅需 1 或 2 个时钟周期,与输入长度 $n$ 无关。即使时钟速度适中,也能达到 Mbit/秒级别的速度,而且硬件实现简单且成本低廉。
  • 背包问题在密码学中的应用挑战 :背包问题是 NP 完全问题,在最坏情况下可能非常困难。然而,将其用于密码学并非易事,许多基于该问题的公钥系统的命运就证明了这一点。加密函数必须是可逆的,因此使用的背包必须具有一些内置结构,这在很多情况下对密码分析者是有用的。而哈希函数不需要可逆,因此可以使用完全随机生成的背包。
  • 简单方法的不足与改进 :简单的做法是在区间 $1..M$ 中随机选择数字 $a_1, …, a_s$,其中 $s$ 是预期消息的最大长度。但对于较大的 $s$,这种方法是不安全的。为了解决这个问题,建议将 $s$ 固定为相对于 $M$ 较小的值,并使用相关定理构建实际的哈希函数。例如,选择 $s$ 约为 $2\log(M)$,这意味着函数 $f$ 将 $s$ 位块压缩为 $9/2$ 位块,并且能避免某些不安全条件。具体可以选择 $s = 256$ 和 $M = 2^{
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
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