RSA算法原理

本文介绍了RSA公钥加密算法的原理及应用。RSA由RonRivest、AdiShamir和LeonardAdleman在1977年提出,基于大数因式分解难题。文中详细解释了RSA算法如何利用一对密钥实现加密和解密的过程。

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  (基本来自百度百科)

  RSA公钥加密算法是1977年由罗纳德·李维斯特(Ron Rivest)、阿迪·萨莫尔(Adi Shamir)和伦纳德·阿德曼(Leonard Adleman)一起提出的。1987年首次公布,当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。
RSA是目前最有影响力的公钥加密算法,它能够抵抗到目前为止已知的绝大多数密码攻击,已被ISO推荐为公钥数据加密标准。


  RSA算法基于一个十分简单的数论事实:将两个大素数相乘十分容易,但是想要对其乘积进行因式分解却极其困难,因此可以将乘积公开作为加密密钥。


  在公开密钥密码体制中,加密密钥(即公开密钥)PK是公开信息,而解密密钥(即秘密密钥)SK是需要保密的。加密算法E和解密算法D也都是公开的。虽然解密密钥SK是由公开密钥PK决定的,但却不能根据PK计算出SK。


  RSA算法是一种非对称密码算法,所谓非对称,就是指该算法需要一对密钥,使用其中一个加密,则需要用另一个才能解密。

RSA算法涉及三个参数,n、e1、e2 。

其中,n是两个大素数p、q的乘积,n的二进制表示时所占用的位数,就是所谓的密钥长度。

e1和e2是一对相关的值,e1可以任意取,但要求e1 与 (p-1) * (q-1) 互质;再选则e2,要求(e2 * e1) % ( (p-1) * (q-1) ) = 1 。

(n,e1) ,(n,e2) 都是密钥对。其中(n,e1)为公钥,(n,e2)为私钥。

RSA加解密的算法完全相同,设A为明文,B为密文,则,A = B^e2 mod n; B = A^e2 mod n;公钥加密体制中,一般用公钥加密,私钥解密。

e1和e2可以互换使用。

//例子为算47 * x + 30 * y ==1 的解
public class Exercise
{
    public static void main(String[] args)
    {
        int[] p = new int[2];
        int a = 47;
        int b = 30;
        RSA(a,b,p);
        System.out.print("p[0] is: " + p[0] + ";p[1] is:" + p[1]);//p1为私钥
    }
    public static  int[] RSA(int a,int b,int[] p)//这里假设a > b
    {
        if(a%b == 1)
        {
            p[0] = 1;
            p[1] = -(a - 1) / b;
            return p;
        }
            else
        {
                RSA(b,a % b,p);
                int t = p[0];
                p[0] = p[1];
                p[1] = t - (a / b) * p[1]; 
                return p;
        }
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/wyzs/p/5198291.html

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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