Advertisement

AES完整代码(不含随机数生成、状态机及顶层模块)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:RAR


简介:
本资源提供完整的AES算法实现代码,不包括随机数生成器、状态机及顶层模块。专注于核心加密解密过程。适合深入学习AES机制。 AES(高级加密标准)是一种广泛应用的对称加密算法,在现代数据保护领域扮演着重要角色。在研究生创芯大赛华为专项组比赛中,一个基于AES的设计作品荣获了一等奖,显示出其在逻辑实现与防攻击设计方面的显著优势。 AES的核心在于其工作模式:通过一系列可逆变换将明文转换为密文,确保了数据的安全性。该算法的基本结构由多个相同的迭代过程组成,每个过程中包含四个步骤:字节替换(SubBytes)、行移位(ShiftRows)、列混淆(MixColumns)和轮密钥加(AddRoundKey)。这些操作在128位的数据块上进行,并与同样大小的轮密钥进行异或运算。 具体而言,字节替换利用非线性查找表对每个输入字节进行转换,增加了算法的复杂性和安全性。行移位则通过循环左移每行中的字节保持数据结构不变。列混淆通过对乘法和异或操作改变列中数据的关系进一步增加信息的混乱度。轮密钥加是将当前的数据块与一个新生成的轮密钥进行异或运算,使得每次迭代都有新的密钥参与,从而提高破解难度。 DPA(差分功耗分析)是一种针对硬件实现密码算法的侧信道攻击方法,通过观察加密设备执行操作时产生的电源消耗差异来推断出加密密钥。在AES设计中,通常会采用掩码技术、随机化策略等措施以降低这些物理信号被利用的风险。 此一等奖作品中的逻辑实现可能采用了抗DPA攻击的设计策略,如多路径混淆和随机扰动等方法,增强了硬件安全性。通过增加分析复杂度使得即使观察到功耗变化也无法准确还原密钥信息。 该压缩包提供的代码实现了AES的核心加密功能但省略了随机数生成器、状态机及顶层设计部分。用户需要自行补充这些缺失的部分才能完成整个系统的设计与实现。对于从事硬件安全研究或密码学领域的爱好者而言,这是一个非常有价值的参考资源。通过学习和理解这样的实现方式不仅能加深对AES算法原理的理解,还能提升对抗侧信道攻击的能力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • AES
    优质
    本资源提供完整的AES算法实现代码,不包括随机数生成器、状态机及顶层模块。专注于核心加密解密过程。适合深入学习AES机制。 AES(高级加密标准)是一种广泛应用的对称加密算法,在现代数据保护领域扮演着重要角色。在研究生创芯大赛华为专项组比赛中,一个基于AES的设计作品荣获了一等奖,显示出其在逻辑实现与防攻击设计方面的显著优势。 AES的核心在于其工作模式:通过一系列可逆变换将明文转换为密文,确保了数据的安全性。该算法的基本结构由多个相同的迭代过程组成,每个过程中包含四个步骤:字节替换(SubBytes)、行移位(ShiftRows)、列混淆(MixColumns)和轮密钥加(AddRoundKey)。这些操作在128位的数据块上进行,并与同样大小的轮密钥进行异或运算。 具体而言,字节替换利用非线性查找表对每个输入字节进行转换,增加了算法的复杂性和安全性。行移位则通过循环左移每行中的字节保持数据结构不变。列混淆通过对乘法和异或操作改变列中数据的关系进一步增加信息的混乱度。轮密钥加是将当前的数据块与一个新生成的轮密钥进行异或运算,使得每次迭代都有新的密钥参与,从而提高破解难度。 DPA(差分功耗分析)是一种针对硬件实现密码算法的侧信道攻击方法,通过观察加密设备执行操作时产生的电源消耗差异来推断出加密密钥。在AES设计中,通常会采用掩码技术、随机化策略等措施以降低这些物理信号被利用的风险。 此一等奖作品中的逻辑实现可能采用了抗DPA攻击的设计策略,如多路径混淆和随机扰动等方法,增强了硬件安全性。通过增加分析复杂度使得即使观察到功耗变化也无法准确还原密钥信息。 该压缩包提供的代码实现了AES的核心加密功能但省略了随机数生成器、状态机及顶层设计部分。用户需要自行补充这些缺失的部分才能完成整个系统的设计与实现。对于从事硬件安全研究或密码学领域的爱好者而言,这是一个非常有价值的参考资源。通过学习和理解这样的实现方式不仅能加深对AES算法原理的理解,还能提升对抗侧信道攻击的能力。
  • 用Math.random的方法器)
    优质
    本文章介绍了一种不依赖于Math.random方法实现随机数生成的技术方案,提供了一个新颖的随机数生成器的设计思路和具体实现。 现代计算机运行速度快,在主线程等待一定毫秒数期间,其他线程会执行`run`方法中的`while`循环,并且通常会执行数十万次。因此,不调用`Math.random()`方法也可以产生随机数。
  • 型的
    优质
    本项目提供一系列用于实现和应用指数随机图模型(ERGM)的完整源代码。通过这些代码,用户能够进行社会网络分析及复杂系统建模。 观察整体网络有助于我们理解社会力量如何塑造真实世界系统,并建立以关系为中心的整体网络分析模型。复杂的以关系为基础的网络模型可能包括成员属性特征以及全局结构特性等因素,通过结合这些因素构建复杂模型来解释并预测网络关系的发展。这类模型可以分为四种:简单随机图模型、二元独立性模型、二元依赖性模型和高阶依赖性模型。
  • 型的
    优质
    本项目提供了一个完整的指数随机图模型(ERGM)实现代码,涵盖了模型定义、参数估计及网络数据模拟等核心功能。适合研究与教学使用。 整体网络的观察有助于我们理解社会力量如何塑造真实世界系统,并推动以关系为中心的整体网络分析的发展。复杂的以关系为基础的整体网络模型可能包括成员属性特征、全局结构特性等因素,通过结合这些因素构建复杂模型可以解释并预测网络关系形成的过程。这类模型主要分为以下四种:简单随机图模型、二元独立性模型、二元依赖性模型和高阶依赖性模型。
  • 自动工具
    优质
    状态机自动生成代码工具是一款高效编程辅助软件,能够依据用户定义的状态转换规则智能生成对应程序代码,极大提高开发效率和减少错误。 一个软件能够实现:在图形界面上设计状态图,并自动生成C或C++代码。
  • Python中使用random
    优质
    本教程介绍如何在Python编程语言中利用内置的random模块来生成各种类型的随机数,涵盖随机整数、浮点数及从序列中随机选取元素的方法。 Python的random模块提供了几个生成随机数的常用函数。这些函数可以帮助开发者在程序中实现各种随机性需求,比如随机选取列表中的元素、生成指定范围内的整数或浮点数等。常用的函数包括`randint()`, `uniform()`, 和 `choice()` 等。
  • : random-int
    优质
    由于您没有提供具体的标题内容,我无法直接为您生成相应的简介。请您给出具体的要求或信息,比如希望介绍的内容主题、关键点等,我会很乐意帮助您撰写合适的简介。关于random-int,如果您是想要一个随机整数,请告知数字的范围,我可以帮您生成一个。不过看起来这段似乎是作为参数而不是标题的一部分。请明确您的需求以便我能更好地提供帮助。 随机整数可以通过安装`random-int`模块来生成。 **安装:** ```bash $ npm install random-int ``` **用法示例:** 导入并使用`randomInteger`函数: ```javascript import randomInteger from random-int; // 从0到4中产生一个随机整数 console.log(randomInteger(5)); // 输出可能是3 // 在10和99之间生成一个随机整数(包括边界值) console.log(randomInteger(10, 100)); // 输出可能是54 ``` **函数说明:** - `randomInteger(maximum)` 返回从`0`到指定的`maximum`之间的随机整数值。 - `randomInteger(minimum, maximum)` 在给定范围内返回一个随机整数,即从`minimum`至`maximum`(含边界值)。 **参数说明:** - **最小值(类型:number,默认为 0)** 指定了生成的随机整数可能达到的下限。 - **最大值(类型:number,默认为 1)** 确定返回结果能达到的最大数值。
  • MATLAB+源
    优质
    本资源提供详细的MATLAB中随机数生成方法介绍及源代码示例,涵盖常用分布类型,适合初学者快速掌握相关编程技巧。 在MATLAB中生成随机数可以通过使用内置函数来实现。例如,可以使用`rand`函数生成均匀分布的随机数,或者使用`randn`函数生成正态分布的随机数。下面是一个简单的示例代码: ```matlab % 生成一个10x5的矩阵包含服从标准正态分布(平均值为0,方差为1)的随机数。 randomNumbers = randn(10, 5); % 显示生成的随机数 disp(randomNumbers); ``` 这段代码展示了如何使用MATLAB中的`randn`函数来创建一个由随机数组成的矩阵。
  • 五种器-C++与MATLAB(1)_器_
    优质
    本文介绍了五种不同的随机数生成算法,并提供了相应的C++和MATLAB实现代码,帮助读者理解和应用这些基本但重要的随机数生成技术。 在编程与科学计算领域里,随机数生成是至关重要的环节,在模拟、统计分析及机器学习等方面尤为突出。本资源提供了五种不同的随机数发生器实现方式,并用C++和MATLAB两种语言编写。 1. **平方取中法(Midpoint Square Method)** 平方取中法是一种简单但精度较低的随机数生成方法,基于大整数平方后截取中间部分作为新的随机数值。这种算法产生的序列通常分布不均匀,适用于对随机性要求不是非常高的场景。 2. **乘积取中法(Multiplicative Congruential Method)** 该方法是线性同余发生器的一种形式,是最常见的伪随机数生成方式之一。其核心公式为`Xn+1 = (a * Xn + c) mod m`,其中`a`, `c`, `m`为预设常量值,而`Xn`和`Xn+1`分别代表前一次及本次产生的随机数值。选取恰当的参数组合可以显著提高生成序列的质量。 3. **Mersenne Twister** Mersenne Twister是一种高性能伪随机数发生器,以其超长周期(2^19937-1)和优异统计特性著称。该算法由Matsumoto与Nishimura于1997年提出,几乎消除了线性复杂度的问题,在各类软件中得到广泛应用。 4. **ISAAC (Indirection, Shift, Add, XOR, and Count)** ISAAC是一种兼顾速度和质量的加密强度伪随机数发生器。它通过一系列位操作(如移位、异或及加法)生成高质量的随机序列,适用于需要大量高效且安全随机数的应用场景。 5. **PCG (Permuted Congruential Generator)** PCG结合了乘积取中法的简单性和Mersenne Twister的强大性能。通过精心设计的线性变换和周期调整机制,能够提供优秀的随机性质与快速生成速度。 在C++语言环境下,标准库``提供了多种内置随机数发生器选项(如`std::default_random_engine`, `std::mt19937`);而在MATLAB中,则可以通过使用内置函数(`rand, randn)`或自定义实现来满足不同的需求。 掌握这些随机数生成器的原理与应用方法,对于编写高效且可靠的模拟程序及进行数据分析非常重要。通过比较不同算法在性能和随机性上的表现,可以帮助我们根据实际应用场景选择最合适的工具。提供的代码示例展示了如何使用C++和MATLAB分别实现上述算法,这对于学习和实践随机数生成技术非常有帮助。
  • 详细的Verilog PCI源,包所有子
    优质
    本资源提供详细的Verilog语言编写的PCI接口源代码,涵盖整个设计的所有方面,包括一个完整的顶层模块和多个功能完善的子模块。 Verilog的PCI源代码非常详细,包括顶层模块及各个子模块,非常适合学习。