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ek演算法

發布時間: 2023-04-04 14:41:05

『壹』 加密:EkM=C 解密:DkC=M是什麼加密演算法

正常來說 都使用P來取代你所給出的關系中的M,除非M是取自漢語「明文」的拼音(Mingwen)
P——明文(Plaintext),表示全體可能出現的明文集合
C——密文(Ciphertext),表示全體可能出現的密文集合
K——密鑰(Key),密鑰是加密演算法中的可變參數
E——加密演算法(Encryption algorithm),由公式、法則或者程序構成
D——解密演算法(Decryption algorithm),它是E的逆演算法。

當給定密鑰K時,
C = Ek(P), 對明文P進行加密(E操作)後得到密文C
P = Dk(C) = Dk(Ek(P)), 對密文C解密(D操作)後得明文P
加密設計主要是確定E,D,K。

根據E和D的對稱與非對稱關系,加密演算法又分為對稱加密演算法和非對稱加密演算法,其代表性演算法分別為DES(Data Encryption Standard)和RSA

『貳』 請問以下對稱加密法的加密方法和解密方法是什麼

一、加密方法
一個加密系統S可以用數學符號描述如下:
S={P, C, K, E, D}
其中 :
P——明文空間,表示全體可能出現的明文集合,
C——密文空間,表示全體可能出現的密文集合,
K——密鑰空間,密鑰是加密演算法中的可變參數,
E——加密演算法,由一些公式、法則或程序構成,
D——解密演算法,它是E的逆。
當給定密鑰kÎK時,各符號之間有如下關系:
C = Ek(P), 對明文P加密後得到密文C
P = Dk(C) = Dk(Ek(P)), 對密文C解密後得明文P
如用E-1 表示E的逆,D-1表示D的逆,則有:
Ek = Dk-1且Dk = Ek-1
因此,加密設計主要是確定E,D,K。
二、解密方法

1 實現密鑰的交換,在對稱加密演算法中有這樣一個問題,對方如何獲得密鑰,在這里就可以通過公鑰演算法來實現。即用公鑰加密演算法對密鑰進行加密,再發送給對方就OK了
2 數字簽名。加密可以使用公鑰/私鑰,相對應的就是使用私鑰/公鑰解密。因此若是發送方使用自己的私鑰進行加密,則必須用發送方公鑰進行解密,這樣就證明了發送方的真實性,起到了防抵賴的作用。

『叄』 比較對稱加密演算法和公開密鑰演算法,分析其異同

基於密鑰的演算法通常有兩類:對稱演算法和公開密鑰演算法(非對稱演算法)。對稱演算法有時又叫傳統密碼演算法,加密密鑰能夠從解密密鑰中推算出來,反過來也成立。
在大多數對稱演算法中,加解密的密鑰是相同的。對稱演算法要求發送者和接收者在安全通信之前,協商一個密鑰。對稱演算法的安全性依賴於密鑰,泄漏密鑰就意味著任何人都能對消息進行加解密。對稱演算法的加密和解密表示為: EK(M)=C;DK(C)=M
公開密鑰演算法(非對稱演算法)的加密的密鑰和解密的密鑰不同,而且解密密鑰不能根據加密密鑰計算出來,或者至少在可以計算的時間內不能計算出來。
之所以叫做公開密鑰演算法,是因為加密密鑰能夠公開,即陌生者能用加密密鑰加密信息,但只有用相應的解密密鑰才能解密信息。加密密鑰叫做公開密鑰(簡稱公鑰),解密密鑰叫做私人密鑰(簡稱私鑰)。
公開密鑰K1加密表示為:EK1(M)=C。公開密鑰和私人密鑰是不同的,用相應的私人密鑰K2解密可表示為:DK2(C)=M。

『肆』 廣義最小二乘估計是什麼

用迭代的鬆弛演算法對線性最小二乘估計的一種改進.線性最小二乘估計在模型誤差為相關雜訊時是有偏估計,即其估計值存在偏差.這時採用廣義最小二乘估計能獲得較精確的結果.
假設所討論的單輸入單輸出系統的差分方程模型是
式中{uk}和{yk}分別是輸入和輸出序列:

是運算元多項式,它們的系數是需要通過估計來求出的未知數;z-1是單位延遲友洞運算元;{ek}是誤差序列,它是零均值平穩相關雜訊序列.為了進行廣義最小二乘估計可以從形式上把ek變換成,這里,它的系數也是未知的.如果{ek}具有有理譜密度,則可把{εk}當和緩作白雜訊序列來處理.這樣就把系統模型變成
相應喚告模的估計准則是
廣義最小二乘估計就是使估計准則J為極小的參數估計.多項式A(z-1)、B(z-1)和C(z-1)的系數都是未知的,所以不能用一個線性演算法獲得廣義最小二乘估計.
廣義最小二乘估計採用迭代的鬆弛演算法:先行固定C(z-1),估計A(z-1)和B(z-1),使J 趨於極小;然後固定A(z-1)和B(z-1),估計C(z-1),使 J 趨於極小.如此反復迭代,直至估計值收斂.這時每步只進行簡單的線性最小二乘估計運算,迭代的初值取扗(z-1)=1.
廣義最小二乘估計演算法的估計精度高,已得到應用並獲得不少成果.它的缺點在於:當信噪比較小時,J可能有多個局部極小點,估計結果不能保證收斂到全局最小點,即參數真值;它的計算量也比線性最小二乘估計增加很多.
這種演算法也可推廣到多輸入多輸出系統,並且有相應的近似遞推估計演算法.當誤差{ek}為正態雜訊序列時,這種演算法還可以解釋為極大似然估計的鬆弛演算法.
求採納!

『伍』 國際數據加密演算法的演算法簡介

IDEA加密演算法簡介
IDEA(International Data Encryption Algorithm)在密碼學中屬於數據塊加密演算法(Block Cipher)類。IDEA使用長度為128bit的密鑰,數據塊大小為64bit。從理論上講,IDEA屬於「強」加密演算法,至今還沒有出現對該演算法的有效攻擊演算法。
早在1990年,Xuejia Lai等人在EuroCrypt』90年會上提出了分組密碼建議PES(Proposed Encryption Standard)。在EuroCrypt』91年會上,Xuejia Lai等人又提出了PES的修正版IPES(Improved PES)。目前IPES已經商品化,並改名為IDEA。IDEA已由瑞士的Ascom公司注冊專利,以商業目的使用IDEA演算法必須向該公司申請許可。
IDEA是一種由8個相似圈(Round)和一個輸出變換(Output Transformation)組成的迭代演算法。IDEA的每個圈都由三種函數:模(216+1)乘法、模216加法和按位XOR組成。
在加密之前,IDEA通過密鑰擴展(Key Expansion)將128bit的密鑰擴展為52Byte的加密密鑰EK(Encryption Key),然後由EK計算出解密密鑰DK(Decryption Key)。EK和DK分為8組半密鑰,每組長度為6Byte,前8組密鑰用於8圈加密,最後半組密鑰(4Byte)用於輸出變換。IDEA的加密過程和解密過程是一樣的,只不過使用不同的密鑰(加密時用EK,解密時用DK)。
密鑰擴展的過程如下:
1. 將128bit的密鑰作為EK的前8byte;
2. 將前8byte循環左移25bit,得到下一8byte,將這個過程循環7次;
3. 在第7次循環時,取前4byte作為EK的最後4byte;
4. 至此52byte的EK生成完畢。
密鑰擴展的過程如表1所示,為了能夠清楚的看出每個8Byte的關系,在表1中用粗線條將將每個8Byte劃分開了.
IDEA演算法相對來說是一個比較新的演算法,其安全性研究也在不斷進行之中。在IDEA演算法公布後不久,就有學者指出:IDEA的密鑰擴展演算法存在缺陷,導致在IDEA演算法中存在大量弱密鑰類,但這個弱點通過簡單的修改密鑰擴展演算法(加入異或運算元)即可克服。在1997年的EuroCrypt』97年會上,John Borst等人提出了對圈數減少的IDEA的兩種攻擊演算法:對3.5圈IDEA的截短差分攻擊(Truncate Diffrential Attack)和對3圈IDEA的差分線性攻擊(Diffrential Linear Attack)。但作者也同時指出,這兩種攻擊演算法對整8.5圈的IDEA演算法不可能取得實質性的攻擊效果。目前尚未出現新的攻擊演算法,一般認為攻擊整8.5圈IDEA演算法唯一有效的方法是窮盡搜索128bit的密鑰空間。

『陸』 對稱加密演算法的加密演算法主要有哪些

1、3DES演算法

3DES(即Triple DES)是DES向AES過渡的加密演算法(1999年,NIST將3-DES指定為過渡的加密標准),加密演算法,其具體實現如下:設Ek()和Dk()代表DES演算法的加密和解密過程,K代表DES演算法使用的密鑰,M代表明文,C代表密文,這樣:

3DES加密過程為:C=Ek3(Dk2(Ek1(M)))

3DES解密過程為:M=Dk1(EK2(Dk3(C)))

2、Blowfish演算法

BlowFish演算法用來加密64Bit長度的字元串。

BlowFish演算法使用兩個「盒」——unsignedlongpbox[18]和unsignedlongsbox[4,256]。

BlowFish演算法中,有一個核心加密函數:BF_En(後文詳細介紹)。該函數輸入64位信息,運算後,以64位密文的形式輸出。用BlowFish演算法加密信息,需要兩個過程:密鑰預處理和信息加密。

分別說明如下:

密鑰預處理:

BlowFish演算法的源密鑰——pbox和sbox是固定的。我們要加密一個信息,需要自己選擇一個key,用這個key對pbox和sbox進行變換,得到下一步信息加密所要用的key_pbox和key_sbox。具體的變化演算法如下:

1)用sbox填充key_sbox

2)用自己選擇的key8個一組地去異或pbox,用異或的結果填充key_pbox。key可以循環使用。

比如說:選的key是"abcdefghijklmn"。則異或過程為:

key_pbox[0]=pbox[0]abcdefgh;

key_pbox[1]=pbox[1]ijklmnab;

…………

…………

如此循環,直到key_pbox填充完畢。

3)用BF_En加密一個全0的64位信息,用輸出的結果替換key_pbox[0]和key_pbox[1],i=0;

4)用BF_En加密替換後的key_pbox,key_pbox[i+1],用輸出替代key_pbox[i+2]和key_pbox[i+3];

5)i+2,繼續第4步,直到key_pbox全部被替換;

6)用key_pbox[16]和key_pbox[17]做首次輸入(相當於上面的全0的輸入),用類似的方法,替換key_sbox信息加密。

信息加密就是用函數把待加密信息x分成32位的兩部分:xL,xRBF_En對輸入信息進行變換。

3、RC5演算法

RC5是種比較新的演算法,Rivest設計了RC5的一種特殊的實現方式,因此RC5演算法有一個面向字的結構:RC5-w/r/b,這里w是字長其值可以是16、32或64對於不同的字長明文和密文塊的分組長度為2w位,r是加密輪數,b是密鑰位元組長度。

(6)ek演算法擴展閱讀:

普遍而言,有3個獨立密鑰的3DES(密鑰選項1)的密鑰長度為168位(三個56位的DES密鑰),但由於中途相遇攻擊,它的有效安全性僅為112位。密鑰選項2將密鑰長度縮短到了112位,但該選項對特定的選擇明文攻擊和已知明文攻擊的強度較弱,因此NIST認定它只有80位的安全性。

對密鑰選項1的已知最佳攻擊需要約2組已知明文,2部,2次DES加密以及2位內存(該論文提到了時間和內存的其它分配方案)。

這在現在是不現實的,因此NIST認為密鑰選項1可以使用到2030年。若攻擊者試圖在一些可能的(而不是全部的)密鑰中找到正確的,有一種在內存效率上較高的攻擊方法可以用每個密鑰對應的少數選擇明文和約2次加密操作找到2個目標密鑰中的一個。

『柒』 常用的對稱密碼演算法有哪些

對稱加密演算法用來對敏感數據等信息進行加密,常用的演算法包括:

DES(Data Encryption Standard):數據加密標准,速度較快,適用於加密大量數據的場合。

3DES(Triple DES):是基於DES,對一塊數據用三個不同的密鑰進行三次加密,強度更高。

AES(Advanced Encryption Standard):高級加密標准,是下一代的加密演算法標准,速度快,安全級別高;

『捌』 網路流的最大流和最小流是什麼演算法

首先是網路流中的一些定義:
V表示整個圖中的所有結點的集合.
E表示整個圖中所有邊的集合.
G = (V,E) ,表示整個圖.
s表示網路的源點,t表示網路的匯點.
對於每條邊(u,v),有一個容量c(u,v) (c(u,v)>=0),如果c(u,v)=0,則表示(u,v)不存在在網路中。相反,如果原網路中不存在邊(u,v),則令c(u,v)=0.
對於每條邊(u,v),有一個流量f(u,v).

一個簡單的例子.網路可以被想像成一些輸水的管道.括弧內右邊的數字表示管道的容量c,左邊的數字表示這條管道的當前流量f.

網路流的三個性質:
1、容量限制: f[u,v]<=c[u,v]
2、反對稱性:f[u,v] = - f[v,u]
3、流量平衡: 對於不是源點也不是匯點的任意結點,流入該結點的流量和等於流出該結點的流量和。
只要滿足這三個性質,就是一個合法的網路流.
最大流問題,就是求在滿足網路流性質的情況下,源點 s 到匯點 t 的最大流量。

求一個網路流的最大流有很多演算法 這里首先介紹 增廣路演算法(EK)
學習演算法之前首先看了解這個演算法中涉及到的幾個圖中的定義:

**殘量網路
為了更方便演算法的實現,一般根據原網路定義一個殘量網路。其中r(u,v)為殘量網路的容量。
r(u,v) = c(u,v) – f(u,v)
通俗地講:就是對於某一條邊(也稱弧),還能再有多少流量經過。
Gf 殘量網路,Ef 表示殘量網路的邊集.

這是上面圖的一個殘量網路。殘量網路(如果網路中一條邊的容量為0,則認為這條邊不在殘量網路中。
r(s,v1)=0,所以就不畫出來了。另外舉個例子:r(v1,s) = c(v1,s) – f(v1,s) = 0 – (-f(s,v1)) = f(s,v1) = 4.
其中像(v1,s)這樣的邊稱為後向弧,它表示從v1到s還可以增加4單位的流量。
但是從v1到s不是和原網路中的弧的方向相反嗎?顯然「從v1到s還可以增加4單位流量」這條信息毫無意義。那麼,有必要建立這些後向弧嗎?
顯然,第1個圖中的畫出來的不是一個最大流。
但是,如果我們把s -> v2 -> v1 -> t這條路徑經過的弧的流量都增加2,就得到了該網路的最大流。
注意到這條路徑經過了一條後向弧:(v2,v1)。
如果不設立後向弧,演算法就不能發現這條路徑。
**從本質上說,後向弧為演算法糾正自己所犯的錯誤提供了可能性,它允許演算法取消先前的錯誤的行為(讓2單位的流從v1流到v2)

注意,後向弧只是概念上的,在程序中後向弧與前向弧並無區別.

**增廣路
增廣路定義:在殘量網路中的一條從s通往t的路徑,其中任意一條弧(u,v),都有r[u,v]>0。

如圖綠色的即為一條增廣路。

看了這么多概念相信大家對增廣路演算法已經有大概的思路了吧。

**增廣路演算法
增廣路演算法:每次用BFS找一條最短的增廣路徑,然後沿著這條路徑修改流量值(實際修改的是殘量網路的邊權)。當沒有增廣路時,演算法停止,此時的流就是最大流。

**增廣路演算法的效率
設n = |V|, m = |E|
每次增廣都是一次BFS,效率為O(m),而在最壞的情況下需要(n-2增廣。(即除源點和匯點外其他點都沒有連通,所有點都只和s與t連通)
所以,總共的時間復雜度為O(m*n),所以在稀疏圖中效率還是比較高的。

hdoj 1532是一道可以作為模板題目練手。
模板代碼:

[cpp] view plain print?
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <vector>
using namespace std;
const int N = 1100;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

struct Node
{
int to;//終點
int cap; //容量
int rev; //反向邊
};

vector<Node> v[N];
bool used[N];

void add_Node(int from,int to,int cap) //重邊情況不影響
{
v[from].push_back((Node){to,cap,v[to].size()});
v[to].push_back((Node){from,0,v[from].size()-1});
}

int dfs(int s,int t,int f)
{
if(s==t)
return f;
used[s]=true;
for(int i=0;i<v[s].size();i++)
{
Node &tmp = v[s][i]; //注意
if(used[tmp.to]==false && tmp.cap>0)
{
int d=dfs(tmp.to,t,min(f,tmp.cap));
if(d>0)
{
tmp.cap-=d;
v[tmp.to][tmp.rev].cap+=d;
return d;
}
}
}
return 0;
}

int max_flow(int s,int t)
{
int flow=0;
for(;;){
memset(used,false,sizeof(used));
int f=dfs(s,t,INF);
if(f==0)
return flow;
flow+=f;
}
}
int main()
{
int n,m;
while(~scanf("%d%d",&n,&m))
{
memset(v,0,sizeof(v));
for(int i=0;i<n;i++)
{
int x,y,z;
scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
add_Node(x,y,z);
}
printf("%d\n",max_flow(1,m));
}
}

『玖』 為什麼盪鞦韆從最高點到最低點,重力勢能會變為0

動能用Ek表示,勢能用Ep表示。

■嚴格演算法:
Ek=1/2mv²,Ep=mgh
注意,這里的h是海拔高度。

於是在盪鞦韆氏耐這個例子中:
等量關系是Ek1+Ep1=Ek2+Ep2,
這個等式之中涉及的未知量有:質量m,兩個速度v1,v2,兩個海拔高度h1,h2。

於是有題目:已知v1,求v2?
很明顯,條件不夠,還需要知道h1,h2,
現在假設知道了,代入式子:
1/2mv1 ² + mgh1 = 1/2mv2 ² + mgh2
變形:1/2mv2²=1/2mv1²+mg(h1-h2)

然後可以看到,其實只需要知道h1與h2的差殲扒春值,也就是高度差就可以解題。
這就是一般演算法。

然後聯系實際想一想,如果每道題都需要知道海拔高度去計算,很明顯不方便,而生活中用到的大多是高度差。
於是,我們把任意一點的高度當做海平面高度,此時高度為零,重力勢能自然也是零,另一點的高度則是兩點高度之差。

總結一下,最高點的重力勢能並不是真正的重力勢能,而是最高點勢能與最低點勢能之差,即,以最低點為參考的最高點此知重力勢能,此時最低點重力勢能自然為零。
或者這么考慮,先規定了最低點重力勢能為零,才算出來最高點的重力勢能。

『拾』 求最大流的方法有

求最大流的方法逗兄舉有:
1、EK演算法。
2、SAP演算法。
3、DINIC演算法。
4、HLPP演算法。這四種演算法中,前三種基塵賣於增廣路,最後一種基於預流推進。山碧

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