21、对幂运算算法的 N - 1 攻击的进一步研究

对幂运算算法的 N - 1 攻击的进一步研究

1. N - 1 攻击原理

在幂运算中,对于任意奇数 $k$,有 $(n - 1)^k \equiv n - 1 \pmod{n}$。给定 $M = n - 1$,在迭代 $i$ 的步骤 5 之后,算法会得到 $S = (n - 1)(d_{m - 1}\cdots d_i) 2 \bmod n$。
- 若 $S = 1$,则 $(d
{m - 1} \cdots d_i) 2$ 是偶数,且 $d_i = 0$。
- 若 $S = n - 1$,则 $(d
{m - 1} \cdots d_i)_2$ 是奇数,且 $d_i = 1$。

根据迭代 $i$ 时 $S$ 的两种可能值,迭代 $(i - 1)$ 只有两种可能的计算:
- 若 $d_i = 0$,迭代 $(i - 1)$ 的步骤 3 执行:$R[0] = 1^2 \bmod n$。
- 若 $d_i = 1$,迭代 $(i - 1)$ 的步骤 3 执行:$R[0] = (n - 1)^2 \bmod n$。

这样只会导出两个可能的私钥,可使用试错法从这两个可能性中选择正确的 $d$。例如,若假设最高有效位(MSB)为 1,则可以轻松选择两个可能密钥中的一个。为简洁起见,将 $1^2 \bmod n$、$(n - 1)^2 \bmod n$ 和 $1 \times (n - 1) \bmod n$ 分别写为 $1^2$、$(n - 1)^2$ 和 $1 \times (n - 1)$,并在以下分别表示为 $S_1$、$S_2$ 和 $M$。

欢迎使用“可调增益放大器 Multisim”设计资源包!本资源专为电子爱好者、学生以及工程师设计,旨在展示如何在著名的电路仿真软件Multisim环境下,实现一个具有创新性的数字控制增益放大器项目。 项目概述 在这个项目中,我们通过巧妙结合模拟电路与数字逻辑,设计出一款独特且实用的放大器。该放大器的特点在于其增益可以被精确调控,并非固定不变。用户可以通过控制键,轻松地改变放大器的增益状态,使其在1到8倍之间平滑切换。每一步增益的变化都直观地通过LED数码管显示出来,为观察和调试提供了极大的便利。 技术特点 数字控制: 使用数字输入来调整模拟放大器的增益,展示了数字信号对模拟电路控制的应用。 动态增益调整: 放大器支持8级增益调节(1x至8x),满足不同应用场景的需求。 可视化的增益指示: 利用LED数码管实时显示当前的放大倍数,增强项目的交互性和实用性。 Multisim仿真环境: 所有设计均在Multisim中完成,确保了设计的仿真准确性和学习的便捷性。 使用指南 软件准备: 确保您的计算机上已安装最新版本的Multisim软件。 打开项目: 导入提供的Multisim项目文件,开始查看或修改设计。 仿真体验: 在仿真模式下测试放大器的功能,观察增益变化及LED显示是否符合预期。 实验与调整: 根据需要调整电路参数以优化性能。 实物搭建 (选做): 参考设计图,在真实硬件上复现实验。
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定区间卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab实现,涵盖了非线性系统状态估计、多源数据融合、目标跟踪及传感器优化等应用场景。文中通过Matlab代码实例演示了各类滤波方法在动态系统中的性能对比与适用条件,尤其强调在复杂噪声环境和非线性系统中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论基础的研究生、科研人员及从事自动化、导航、机器人、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于动态系统的状态估计与噪声抑制,如目标跟踪、无人机姿态估计、电池SOC估算等;②为科研项目提供主流滤波算法的Matlab实现参考,支持算法复现与性能对比;③辅助教学与课程设计,帮助理解滤波算法的核心原理与编程实现。; 阅读建议:建议结合Matlab代码实践操作,重点关注不同滤波算法在非线性、非高斯环境下的表现差异,建议读者按章节顺序学习,并参考文档中提供的网盘资源获取完整代码与仿真模型以加深理解。
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