15、密码学随机数生成器全解析

密码学随机数生成器全解析

1. 随机数概述

在密码学及其他领域,随机数都有着重要的地位。随机字符串是由 0 和 1 组成的长随机序列,随机数则是具有固定长度的随机字符串的一部分,例如 56 位的随机数可作为 DES 密钥。随机生成器(也称为随机数生成器)是一种能产生随机字符串的程序。

随机数在密码学中的重要性不言而喻,但在密码学之外,它也有诸多用途:
- 计算机游戏中,随机决定外星人出现的方向。
- 模拟程序里,随机确定哪些国家会沉入海底以及某种疾病导致的死亡人数。
- 概率算法在精确计算过于复杂时,利用随机数计算近似值。

这些广泛的应用使得关于随机数的研究文献不断增多。

2. 密码学中的随机数

很多人认为现有的随机数生成程序可直接用于密码学,这其实是错误的。像模拟程序和计算机游戏等对随机数的要求远低于密码学,这与密码学哈希函数和密码学协议面临的问题类似。

概率算法和大多数模拟程序只需要具有特定统计属性的随机字符串,此时“随机”可定义为“统计分布良好”。计算机游戏还要求玩家难以预测外星人出现的方向,即“统计分布良好且不易预测”。

而密码学对随机数的要求更为严格,即使付出巨大代价并经过多次尝试,攻击者 Mallory 也不能预测随机数。在密码学中,“随机”意味着“在现实成本下不可预测”。大多数文献中提及或编译器中实现的随机生成器无法满足密码学的特殊要求,对于 Mallory 这样不惜代价的窃听者来说,这些随机数很容易被猜出。因此,密码学家需要开发新的随机生成器。

例如,Netscape 最初的 Navigator 使用简单的随机数生成程序,学生 Ia

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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