9、哈希函数与配对运算:原理、挑战与解决方案

哈希函数与配对运算:原理、挑战与解决方案

在密码学领域,哈希函数和配对运算一直是研究的热点。哈希函数用于将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值,而配对运算则在椭圆曲线和超椭圆曲线密码学中发挥着重要作用。本文将深入探讨基于拉马努金图的哈希函数以及超椭圆曲线上的配对运算,分析其面临的挑战,并提出相应的解决方案。

基于拉马努金图的哈希函数

拉马努金图是一类具有良好扩张性质的图,基于拉马努金图的哈希函数在密码学中具有潜在的应用价值。然而,这些哈希函数面临着原像攻击的威胁,攻击者可以通过分析哈希函数的规范方程来找到原像。

原像攻击算法

矩阵方程(12)等价于以下方程组:
[
\begin{cases}
M_1M_4 f_2 f_3 - M_2M_3 f_1 f_4 = 0 \
\beta_1M_2 f_1 - M_4 f_3 = 0 \
\beta_2M_4 f_2 - M_3 f_1 = 0 \
\lambda f_3 - M_2 = 0
\end{cases}
]
我们专注于求解第一个方程,它是关于 $\gamma_1$ 和 $\gamma_2$ 的二次方程。找到原像的算法步骤如下:
1. 选择一个随机的平方数 $\gamma_1$。
2. 计算关于 $\gamma_2$ 的二次方程的判别式。如果判别式不是平方数,则返回步骤 1。
3. 求解二次方程。如果没有一个根是平方数,则返回步骤 1。否则,将一个平方数根赋值给 $\gamma_2$。
4. 求解 $\beta_1M_2 f_1 - M_4 f_3 = 0$ 以得到 $\beta

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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