46、RSA加密方案的安全性分析与改进

RSA加密方案的安全性分析与改进

1. RSA加密的脆弱性与OAEP的引入

在RSA加密中,如果简单地将消息 $m$ 加密为 $c = m^e \mod N$,攻击者可以在不知道 $m$ 的情况下,针对任意 $a \in \mathbb{Z}_N^*$,轻松地将密文修改为 $c’ = a^e \cdot m^e \mod N$,此密文加密的是 $a \cdot m \mod N$,这就是所谓的延展性攻击,是我们需要防范的。

为了解决这个问题,Bellare和Rogaway引入了OAEP(Optimal Asymmetric Encryption Padding)填充方案。他们声称,如果 $f$ 是一个单向置换,那么 $f$ -OAEP 在随机预言模型下是一种抗选择密文攻击的安全加密方案。然而,Shoup发现他们的证明存在无法修复的漏洞。

2. f -OAEP加密方案详解

2.1 方案参数

消息空间为 ${0, 1}^n$,其中 $n = k - k_0 - k_1$,$k_0$ 和 $k_1$ 满足 $k_0 + k_1 < k$,且 $2^{-k_0}$ 和 $2^{-k_1}$ 非常小。该方案使用两个密码学哈希函数 $G: {0, 1}^{k_0} \to {0, 1}^{n + k_1}$ 和 $H: {0, 1}^{n + k_1} \to {0, 1}^{k_0}$,在安全分析中被建模为随机预言机。

2.2 加密步骤

  1. 密钥生成(Gen) :运行密钥生成算法得到 $f$ 和 $f^{-1}$,其中 $(f, G, H)$ 是
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值