1、密码学:从起源到互联网时代的应用与挑战

密码学:从起源到互联网时代的应用与挑战

1. 密码学概述

密码学有着多重身份,它可以是一种爱好、孩子们的消遣方式、数学的一个分支、保障个人隐私的工具、执法部门的阻碍,也可能是媒体公司的救星。同时,密码学领域充满了冲突,这些冲突常常见诸报端。

在20世纪90年代后期,冲突主要存在于执法机构和想要使用密码学保护个人隐私的公民之间。近年来,冲突则发生在视频、音频和软件版权持有者与选择在内容保护领域进行研究的密码学家之间。密码学研究的一部分工作是破解他人的加密方案,而版权保护的立法努力试图将这种破解和发布破解结果的行为定为非法,这可能会阻碍研究的进行。

对于一些人来说,密码学是日常工作的一部分;对于另一些人而言,它是个人的热情所在;而对于大多数普通人来说,密码学极其复杂,与间谍和外交官相关联,似乎难以理解。

未来,强大的密码学可能会无形地融入日常产品中,普通用户无需了解其原理。就像计算机文件系统内部结构、网络协议和SCSI总线命令等,普通用户通常无需关注这些细节,即使是普通的计算机开发人员也只需有基本的了解。但目前,密码学还未达到这一阶段。虽然美国的出口规则有所放宽,更多工程师开始使用强密码学,但要让普通大众轻松理解和使用密码学,我们仍处于起步阶段。如果计算机系统的最终用户想明智地使用密码学,就需要了解该领域的一些细节。

2. 密码学的发展阶段
2.1 童年时期

密码学的童年时期非常漫长。大卫·卡恩在其密码学历史著作中,追溯了密码学数千年的发展历程。3500年前,美索不达米亚的一位陶工为保护新釉料配方的秘密而发明并使用了一种密码;《耶利米书》中的希伯来抄写员用密码隐藏各种名字;中世纪的炼金术士用密码保

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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