23、改进EAX认证性边界及优化方案

改进EAX认证性边界及优化方案

1. EAX+算法介绍

EAX+是对EAX模式的改进,主要使用了CMAC+(i)和CTR+算法替代原来的CMAC(i)和CTR算法,其他功能保持不变。以下是CMAC+(i)和CTR+的算法流程:

CMAC+(i)算法

Algorithm CMAC+(i)
K (M)
1. L ← EK([0]n)
2. for i = 0, 1, 2 do A(i) ← gA(i)(L)
3. D ← gD(L), Q ← gQ(L)
4. if M = ε return EK([i]n ⊕ D)
5. else return CBCK(A(i), pad(M; D, Q))

CTR+算法

Algorithm CTR+
K(N, M)
1. m ← |M|n
2. N ∧ ← N ∧ (1n−64∥0131∥0131)
3. S ← EK(N ∧)∥EK(N ∧ + 1)∥ · · · ∥EK(N ∧ + m − 1)
4. C ← M ⊕ msb|M|(S)
5. return C

我们还可以通过对所有掩码应用一个与异或运算可交换的置换P(即P(x)⊕P(y) = P(x⊕y))来构建这些方案的变体。例如,对于n的因子a,使用GF(2n/a)a上的规则矩阵,使用此类掩码的变体将具有与定理5相同的边界。

与之前提出的一些EAX-prime变体

内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂、不确定等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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