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优异的差分分析和线性分析入门教程,并附C++代码示例。

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简介:
Howard M. Heys教授于2002年在《Cryptologia》期刊上发表的论文《A Tutorial on Linear and Differential Cryptanalysis》,以一个仅包含5轮16比特的简易密码系统,清晰地阐述了经典的差分分析和线性分析方法。对于密码学领域的初学者而言,通过阅读此文并实践其中算法,能够对差分分析和线性分析的内在逻辑获得一种较为直观的理解。压缩包内包含以下资源:1. Heys教授撰写的论文《A Tutorial on Linear and Differential Cryptanalysis》PDF文件;2. 线性分析的C++源代码文件“linear.cpp”,以及由此生成的可执行程序文件;3. 差分分析的C++源代码文件“differential.cpp”,以及与之对应的可执行程序文件。值得一提的是,作为一名信息安全专业的学生,我在阅读《分组密码的攻击方法与实例分析》(李超、孙兵、李瑞林 著,科学出版社)时了解到这篇文章。认真研读并实践后,我深感受益良多,因此特此向所有对该领域感兴趣的同仁们推荐。

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客服
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  • 线指南及C++
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    本指南详细介绍了差分分析和线性分析的基础知识,并提供了丰富的C++代码实例,适用于初学者快速掌握这两种密码学分析技术。 Howard M. Heys教授于2002年在Cryptologia期刊上发表的文章《A Tutorial on Linear and Differential Cryptanalysis》使用了一个仅有5轮16比特的简化密码模型,清晰地讲解了差分分析与线性分析的经典方法。对于初学者而言,通过阅读这篇文章并实践其中所介绍的算法,可以直观理解这两种重要的密码学攻击方式。 提供的资料包括: - Heys教授的文章《A Tutorial on Linear and Differential Cryptanalysis》; - 实现线性分析的C++源代码文件linear.cpp及其编译后的exe执行文件; - 用于差分分析的C++源代码differential.cpp以及相应的exe文件。 笔者是一名信息安全专业的初学者,在阅读了书籍《分组密码的攻击方法与实例分析》(作者:李超,孙兵,李瑞林)之后了解到这篇文章,并通过认真研读和实践从中获益良多,因此推荐给所有对此领域感兴趣的同行们一起学习探讨。
  • DES实现与线(Python)
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    本项目使用Python语言实现了DES加密算法,并对其进行了线性分析和差分分析,以评估其安全性能。 DES代码实现包括线性分析和差分分析的Python版本。
  • RS485CAN总线
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    本文档深入探讨了RS485与CAN总线两种通信协议之间的区别,包括它们在数据传输、网络架构及应用范围等方面的特点。 本段落简述了RS485与CAN总线在多个方面的区别。
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    本文深入探讨了C++编程语言中继承与组合这两种实现代码复用的方式,并详细分析了它们之间的区别及其适用场景。 C++的“继承”特性能够提高程序的可复用性。正因为“继承”非常有用且容易使用,所以要避免滥用这一特性。
  • XGBoostGBDT
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    本文将深入探讨XGBoost与GBDT之间的区别,从算法特性、执行效率及模型表现等角度进行详细剖析。 GBDT 使用 CART 作为基分类器,并且 CART 使用 Gini 指数来选择特征。Gini 指数越小表示纯度越高。对于离散特征而言,CART 会依次将每个取值作为分割点计算 Gini 系数;而对于连续特征,则会依次选取两个相邻数值的中间值作为分割点,并把数据分为 S1 和 S2 两部分,然后计算该分割点处的 Gini 增益为这两部分方差之和。接下来,会选择具有最小 Gini 增益的那个分割点进行划分,并以此来评估特征的 Gini 系数。最终会选取拥有最低 Gini 指数的特征作为最优特征及对应的最优切分点。 Xgboost 则支持线性分类器,在此情况下相当于带 L1 和 L2 正则化项的逻辑回归模型。在优化过程中,GBDT 只利用了一阶导数信息;而 Xgboost 对代价函数进行了二阶泰勒展开,并同时使用了包括一阶和二阶在内的所有导数信息,这使得它具有更高的精度。 总的来说,Xgboost 通过增加对损失函数的二次项近似来提高模型准确性,在处理复杂数据时比 GBDT 更为高效。
  • ICEM-CFD及实
    优质
    《ICEM-CCFD入门教程及实例分析》是一本详细指导读者掌握ICEM-CC(现称ICEM-CFD)软件的书籍。书中不仅介绍了该软件的基础操作和基本理论,还通过大量的实例来帮助读者深入理解如何使用ICEM-CFD进行高效的网格生成工作。无论是初学者还是有一定经验的专业人士,都能从中受益匪浅。 ICEM-CFD简明教程适合初学者下载学习,能够帮助快速上手。推荐基础教程给刚开始接触该软件的新手使用。
  • DoG
    优质
    《DoG差异分析》探讨了Difference of Gaussian(DoG)算法在图像处理中的应用,详细解析了该技术在特征检测与描述方面的作用机制及优化方法。 DoG (Difference of Gaussian) 实现角点检测。效果见相关文章的详细描述。
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    ALDEx21是一种用于分析高通量测序数据中微生物组差异丰度的统计工具,适用于稀疏且零膨胀的数据集。 本段落介绍了一种名为ALDEx2的物种差异统计分析工具,它能够通过预处理菌群丰度数据来解决数据稀疏性和离散性的问题,并且考虑到了文库制备和测序深度对数据的影响。ALDEx2可用于识别组间具有统计学意义的物种,在菌群研究中是一个重要的分析工具。
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    本文深入探讨了C语言编程中const关键字与#define宏定义的区别,旨在帮助程序员更好地理解和运用这两种常量定义方式。 C语言是计算机编程领域里一种历史悠久且影响深远的语言,在这种语言中定义和使用常量是一项基础技能。通常来说,可以通过两种方法来定义常量:使用const修饰符或#define预处理命令。 首先来看const修饰符的用法。在C++中,除了用于定义常量之外,还可以利用它修饰左值以防止修改该值的行为。被const修饰的变量会在编译时分配内存地址,并且这个地址在整个程序运行期间都是只读状态。这意味着使用const声明的常量只有一个副本存放在静态存储区里,便于管理和维护。此外,在编译阶段进行类型检查使得代码更加安全可靠。 相比之下,#define预处理命令则用于定义宏变量。它在编译之前通过文本替换的方式来实现功能,并且不会执行任何类型的验证操作。使用#define创建的常量实际上没有独立存在的内存地址;它们只是在源码中被直接替换成相应的值或指令序列而已。因此,在程序多次引用该宏的情况下,最终生成的目标代码会变得冗长复杂,增加了运行时所需的存储空间和处理时间。此外,因为是简单的文本替换过程,并未进行任何语法分析或者类型检查工作,所以在使用#define定义的宏变量时需要特别小心地管理括号以避免优先级问题。 当决定采用const还是#define来实现常量声明时,开发者应当基于具体的应用场景做出选择:如果希望获得更好的类型安全性并且可以在调试阶段追踪到这些值,则推荐使用const;若仅仅是想快速方便地进行代码替换或者定义一些固定不变的数值,请考虑使用#define。然而,在现代编程实践中,我们逐渐认识到虽然这两种方法都可以满足某些特定需求,但它们在性能、安全性和灵活性方面存在明显差异。 随着技术的进步,越来越多的新式语言提供了更为强大的类型系统来处理常量问题。尽管C语言仍然依赖于const和#define来进行基本的常量管理任务,但我们应当意识到这些工具自身的局限性,并尽可能地采用更加先进的编程实践方法:例如,在面对大规模数据集或者复杂数值运算时考虑使用标准库中的高级数据结构或算法支持;或将项目迁移到那些具有更佳抽象能力和类型安全性语言上。 总之,尽管const和#define都可以用来定义常量,但它们在性能表现、安全保证以及应用方式等方面存在显著区别。因此,在编写高质量的C程序代码过程中正确理解和运用这些差异至关重要。
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    本文章对比并分析了SIFT、SURF与ORB三种特征点检测算法之间的异同,旨在探讨它们各自的适用场景以及相互间的联系。 从原理上讲解了SIFT、SURF、ORB的区别和联系,理解起来非常容易。