9、改进密钥恢复攻击与轻量级分组密码 WARP 的线性密码分析

改进密钥恢复攻击与轻量级分组密码 WARP 的线性密码分析

1. 学习误差问题(LWE)的攻击方法

在密码学领域,学习误差问题(LWE)是一个重要的研究方向,针对 LWE 有多种攻击方法。

1.1 Odlyzko 的中间相遇攻击

对于三元 LWE 实例 $(A, b = As + e)$,Odlyzko 将 $s$ 拆分为 $s = (s_1, s_2) \in T^{n/2}(w/4) \times T^{n/2}(w/4)$,矩阵 $A$ 相应拆分为 $A = (A_1, A_2)$。由于 $b = As + e \mod q$,可得 $A_1s_1 = b - A_2s_2 + e \mod q$,其中 $e \in {-1, 0, 1}^n$,这意味着对于正确的 $s = (s_1, s_2)$,$A_1s_1$ 接近 $b - A_2s_2$。

以下是 Odlyzko 的中间相遇攻击算法:

算法 3. Odlyzko 的中间相遇攻击
输入: LWE 密钥 $(A, b)$,$s$ 的汉明重量 $\omega$
输出: $s \in T^n(w/2)$ 使得 $e = b - As \mod q \in T^n$
1: 对于所有 $s_1 \in T^{n/2}(w/4)$ 执行
2:     计算 $\ell(A_1s_1)$ 并将 $(s_1, \ell(A_1s_1))$ 存储在列表 $L_1$ 中
3: 结束循环
4: 对于所有 $s_2 \in T^{n/2}(w/4)$ 执行
5:     计算 $(s_2, \ell(b - A_2s_2))$
6
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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