6、密码学基础与实践全解析

密码学基础与实践全解析

1. 密钥类型与加密算法

1.1 临时密钥与静态密钥

临时密钥(Ephemeral keys)是用于一次性会话的短期密钥,有Diffie Hellman Ephemeral(DHE)和Elliptic Curve Diffie Hellman Ephemeral(ECDHE)两种类型。而用于其他非对称和对称加密的密钥被称为静态密钥,其使用寿命约为两年。

1.2 对称加密算法

1.2.1 块密码模式

块密码模式根据密钥获取数据块,并对数据进行分块加密,这使得大量数据的加密速度更快。

1.2.2 L2TP/IPSec VPN隧道中的对称加密选择

在L2TP/IPSec VPN隧道中,有三种不同版本的对称加密可供选择:
| 加密算法 | 密钥长度 | 安全性 |
| ---- | ---- | ---- |
| DES | 56位 | 最弱 |
| 3DES | 168位 | 中等 |
| AES | 128 - 256位 | 最强 |

对称加密只有一个密钥,对于加密大量数据速度更快,但在使用前需要使用非对称技术(如DH)来创建安全隧道。

1.2.3 流密码与块密码

对称加密使用块密码,数据块被加密,密钥大小决定数据块的大小。例如,DES只能加密56位的数据块,而AES可以加密高达256位的数据块。非对称加密一次加密一位,因此速度较慢,但由于使用更大的密钥大小和两个密钥(公钥和私钥),所以比对称加密更安全。

1.2.4 混淆
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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