20、密码学中的矩阵加密与二战中的恩尼格玛机

密码学中的矩阵加密与二战中的恩尼格玛机

密码学作为一门古老而神秘的学科,一直以来都在信息安全领域扮演着至关重要的角色。从矩阵加密到二战时期的恩尼格玛机,密码学的发展历程充满了智慧与挑战。

矩阵加密的发展与破解

矩阵加密是密码学中的一个重要分支,它将代数与密码学紧密联系在一起。其中,希尔密码就是矩阵加密的一个典型代表。

在矩阵加密的破解方面,研究人员不断取得进展。埃利兹伯敦学院团队对矩阵加密的破解进行了深入研究。他们先计算最高得分行,接着检查拟合优度统计量,最后利用明文双字母统计来确定正确的解密矩阵。该团队证实他们的攻击方法对高达 8×8 的矩阵有效,在普通四核台式计算机上破解 1416 字符长、使用 27 字母字母表的密文需要 4.8 小时。对于较小矩阵和较短密文,他们认为 Yum 和 Lee 的多项式方法可能是最佳选择;而对于较大矩阵或较长文本,他们的方法有显著改进。

两年后,Tim McDevitt 及其团队提出了更优的攻击方法。他们能够在数秒内破解 8×8 矩阵加密(使用 29 字符字母表),并成功破解到 14×14 矩阵加密,平均运行时间不到四小时。2020 年,George Teşeleanu 将攻击方法扩展到其他矩阵加密模式。

希尔密码虽然在实际应用中的重要性尚不明确,但它在二战和朝鲜战争中被美国军方用于加密无线电呼号,甚至有传言称在越南战争中也有使用。

以下是不同团队破解矩阵加密的情况对比:
|团队|矩阵规模|字母表大小|密文长度|破解时间|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|埃利兹伯敦学院团队|8×8|27|1416 字符|4.8 小

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动器人、无人车、无人等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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