26、非对称算法全解析

非对称算法全解析

1. 非对称加密简介

非对称加密,顾名思义,是一种使用一个密钥加密消息,而用另一个(相关但不同)密钥解密的加密形式。这种概念常常让刚接触密码学和网络安全课程的学生感到困惑:为什么用于加密的密钥不能用于解密呢?在深入研究几个算法并了解其中的数学原理后,这个问题就会变得清晰。

非对称加密算法也常被称为公钥算法,因为其中一个密钥是公开的,另一个则是私有的。对称加密存在一个严重问题——密钥交换。假设爱丽丝想给鲍勃发送一条消息,但担心伊芙会窃听。如果没有非对称加密,仅依靠对称密码,且爱丽丝和鲍勃不在同一地点,他们很难安全地交换密钥。若每次安全通信都需要可靠的信使手动传递密钥,那么像网上银行、电子商务等众多实用技术将无法实现。

当鲍勃想回复爱丽丝时,他获取爱丽丝的公钥加密消息,只有爱丽丝的私钥能解密。因此,非对称加密解决了密钥交换问题。即使地球上的每个人都拥有鲍勃和爱丽丝的公钥,也不会影响安全性,因为公钥只能用于加密消息,无法解密。只要鲍勃和爱丽丝妥善保管私钥,就能实现安全通信,且不存在密钥交换问题。

有时会遇到论文讨论某个算法具有IND - CPA、IND - CCA1或IND - CC2安全性,这些是指算法在特定攻击下的不可区分性。IND - CPA是在选择明文攻击下的不可区分性,IND - CCA1是非自适应选择密文攻击下的不可区分性,IND - CCA2是自适应选择密文攻击下的不可区分性。

2. RSA算法

RSA可能是使用最广泛、最著名的非对称算法之一。它由罗恩·李维斯特(Ron Rivest)、阿迪·沙米尔(Adi Shamir)和伦纳德·阿德曼(Leonard Adleman)于1977年首次发表

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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