18、基于校验和的认证加密的INT - RUP安全性

基于校验和的认证加密的INT - RUP安全性

1. 引言

认证加密(AE)是一种能同时提供隐私性和真实性的加密方案。在经典安全模型中,传统的AE方案由加密算法和解密算法组成。解密算法包含明文计算和完整性验证两个阶段,只有在标签验证成功后,才会释放与密文对应的明文。

然而,在某些特殊场景下,在验证之前释放未经验证的明文是有必要的。比如在轻量级环境和低端设备(如智能卡)中,设备内存不足以存储整个明文;或者当解密后的明文需要实时处理时。此外,释放未经验证的明文还能提高某些应用的效率。例如,“先加密后MAC”组合的解密算法有两个阶段:第一阶段验证MAC,第二阶段解密密文并获取对应的明文。如果该AE方案对释放未经验证明文是安全的,那么解密算法只需一个阶段(第二阶段)即可。

攻击者即使不能直接观察到未经验证的明文,也可能通过侧信道攻击发现明文的某些特性。在CAESAR竞赛中,释放未经验证明文的问题引发了深入讨论。对于一些AE方案,如IACBC、IAPM、OCB等,在明文计算阶段获得的未经验证明文不能被释放。需要注意的是,释放未经验证明文并不意味着省略验证,验证对于防止接受错误的明文至关重要。

Andreeva等人提出了RUP设置,并定义了两个新的概念:PA(明文感知)和INT - RUP(释放未经验证明文时的完整性)。在RUP设置中,对手可以通过解密查询获得未经验证的明文。对于隐私性,他们建议同时使用IND - CPA和PA。PA概念的核心是明文提取器,它是一个有状态的算法,旨在模仿解密预言机以欺骗对手。一个AE方案如果难以区分解密预言机和明文提取器,就实现了PA。另一方面,如果对手在使用加密预言机后,再加上对未经验证解密预言机的访问权限,仍无法生成新的有效密文 - 标

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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