20、从噪声版本恢复RSA密钥的数学方法

从噪声版本恢复RSA密钥的数学方法

1. 引言

在密码学领域,侧信道攻击是公钥密码学和对称密码学安全分析中一个重要的关注点。自Kocher等人提出差分功率分析(DPA)以来,关于侧信道攻击的研究广泛开展。本文主要聚焦于对RSA密码系统的侧信道攻击。

在RSA密码系统中,公钥模数 $N$ 是两个不同素数 $p$ 和 $q$ 的乘积,密钥对 $(e, d) \in Z^2$ 满足 $ed \equiv 1 \pmod{(p - 1)(q - 1)}$。加密密钥是 $(N, e)$,解密密钥是 $(N, d)$。PKCS#1标准规定,RSA私钥除了 $d$ 之外,还包括 $(p, q, d, dp, dq, q^{-1} \bmod p)$,这允许使用中国剩余定理进行快速解密。

前人在从噪声版本恢复RSA私钥方面做了很多工作。Halderman等人提出了冷启动攻击,展示了DRAM残留效应可以实现从计算机内存中恢复噪声版本的私钥,并对一些加密方案(如DES、AES、可调整加密模式和RSA)展示了如何从噪声版本重建完整私钥。后续也有许多研究提出了不同的算法,如Heninger和Shacham提出的算法表明,如果随机泄露超过27%的私钥位,就可以恢复完整私钥;Henecka等人提出了纠正对称错误位的算法;Paterson等人提出了纠正非对称错误位的算法;Kunihiro等人提出了综合考虑擦除和错误情况的算法等。此外,还有关于模拟泄露的研究。

2. 预备知识
2.1 符号说明

对于一个 $n$ 位序列 $x = (x_{n - 1}, \ldots, x_0) \in {0, 1}^n$,用 $x[i] = x_i$ 表示 $

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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