24、自同步流密码Moustique详解

自同步流密码Moustique详解

一、自同步流加密概述

1.1 定义

在按位操作的流加密中,每个明文位 $m_t$ 通过与密钥流位 $z_t$ 进行模 2 加法加密得到密文符号 $c_t$,公式为:
$c_t = m_t \oplus z_t$

解密则是:
$m_t = c_t \oplus z_t$

在单比特自同步流加密中,密钥流符号 $z_t$ 是将密码函数 $f_c$ 应用于密文流的一个窗口(索引范围为 $[t - n_m, t - (b_s + 1)]$)和一个 $n_k$ 位的密钥 $K$ 的结果,即:
$z_t = f_c K $

其中,$n_m$ 称为输入记忆,$b_s$ 称为密码函数延迟。对于明文的前 $n_m$ 位加密,由于没有可用的密文位,这些位由初始化向量(IV)代替,该向量必须在发送方和接收方之间共享,并且可以是公开的:
$c_{-n_m} \cdots c_0 =$ 初始化向量(IV)

一般来说,使用不同的 IV 值对同一明文进行加密会得到不同的密文。但需要注意的是,如果 IV 值仅在前 $\ell$ 位不同,两个密文相等的概率为 $2^{-\ell}$;如果 IV 值仅在最后 $b_s - \ell$ 位不同,密文的前 $\ell$ 位将肯定相同。

自同步流密码虽然名称如此,但实际上更类似于分组密码,而不是同步流密码。攻击者可以针对选定的输

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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