2、交替步进生成器的低复杂度攻击

交替步进生成器的低复杂度攻击

1. 引言

在密码学领域,对交替步进生成器(ASG)的攻击研究一直是热点。本文将介绍几种针对 ASG 的攻击方法,包括分治线性一致性攻击、编辑距离相关攻击、编辑概率相关攻击等,并提出一种新的低复杂度攻击方法。

2. 现有攻击方法
2.1 分治线性一致性攻击

该攻击基于这样一个事实:ASG 的输出序列可以拆分为规则时钟控制的 LFSRX 和 LFSRY 序列,通过测试其线性复杂度来恢复 LFSRC 的初始状态。在仅知道 LFSRC 反馈多项式的情况下,攻击复杂度为 (O(\min^2(LX, LY)2^{LC}));若所有 LFSR 的反馈多项式都已知,复杂度降为 (O(\min(LX, LY)2^{LC}))。

2.2 编辑距离相关攻击

此攻击结合了 LFSRX 和 LFSRY,基于特定的编辑距离。当 LFSRX 和 LFSRY 的初始状态猜测正确时,编辑距离为零;猜测错误时,获得零编辑距离的概率随输出字符串长度呈指数下降。攻击成功所需输出字符串的最小长度约为 LFSRX 和 LFSRY 总长度的四倍,复杂度为 (O((LX + LY)^22^{LX + LY})),之后可通过复杂度 (O(2^{0.27LC})) 重建 LFSRC 的初始状态。

2.3 编辑概率相关攻击

该攻击针对单个 LFSRX 或 LFSRY,基于特定的编辑概率。编辑概率定义为在概率模型下,给定输出字符串由假定输入字符串通过 ASG 产生的概率。实验表明,攻击成功所需输出字符串的最小长度约为目标 LFSR 长度的四十倍,重建两个 LFSR 初始状态的复杂度为 (O

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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