【密码学】分组密码概述

一、分组密码的定义

分组密码和流密码都是对称密码体制。

  • 流密码:是将明文视为连续的比特流,对每个比特或字节进行实时加密,而不将其分割成固定的块。流密码适用于加密实时数据流,如网络通信。
  • 分组密码:是将明文数据分割成固定大小的块,对每个块独立应用加密算法。例如,AES使用128位的分组大小。

 n是明文序列的分组长度,m是密文分组长度。

① 当n = m

        这是最常见的分组密码情况,其中明文和密文的分组长度相同。在这种情况下,加密过程将每个明文块转换为同样大小的密文块,反之亦然。AES、DES 和 3DES 都属于这一类,它们分别使用 128 位、64 位和 64 位的分组长度。

② 当 n < m

        这表示加密过程中存在数据扩展。也就是说,较小的明文分组在加密后会变成更大的密文分组。这种类型的分组密码可能用于增加数据冗余,提高数据恢复的可能性,或者作为其他密码学构造的一部分,比如一些消息认证码(MAC)的实现中可能会用到数据扩展的分组密码。

③ 当 n > m

        这表示加密过程中存在数据压缩。在这种情况下,较大的明文分组会被压缩成更小的密文分组。数据压缩在某些情况下可能是有益的,比如在网络带宽有限或存储空间有限的应用中。然而,这种压缩也可能导致信息丢失或引入安全风险,因为多个不同的明文分组可能会被压缩成相同的密文分组,从而可能导致碰撞。

二、分组密码的工作流程

分组密码的基本运作流程如下:

  1. 分组:首先,明文被分割成固定大小的块,比如128位、192位或256位等。如果最后一块不足指定的大小,通常会使用填充(Padding)技术使其达到所需长度。
  2. 加密:然后,每个块使用相同的密钥通过一系列的数学运算(如置换、替换、混合等)进行加密。这一系列的运算构成了密码算法的核心,例如AES(Advanced Encryption Standard)算法就包含了一系列复杂的代换和置换操作。
  3. 解密:接收方接收到密文后,使用相同的密钥和逆运算过程将密文转换回原始的明文。

三、应用中对分组密码的要求

        分组密码在设计和应用时,必须在安全性、效率和硬件兼容性之间取得平衡,以满足不同场景的具体需求。

(1)安全性要求

  • 抵抗已知攻击:分组密码必须能够抵御各种已知的密码学攻击,包括但不限于穷举攻击、差分分析、线性分析、相关密钥攻击等。这意味着算法设计需充分考虑这些攻击手段,并采取相应的防护措施。

  • 密钥强度:分组密码应支持足够大的密钥空间,以抵抗暴力破解。例如,AES支持128、192和256位的密钥长度,提供了高安全级别的保障。

  • 数据完整性:除了加密之外,分组密码有时还需结合使用消息认证码(MAC)或散列函数,以验证数据的完整性和来源的真实性,防止数据篡改和重放攻击。

(2)效率要求

  • 加密解密速度:在许多应用中,如实时通信和大数据处理,分组密码需要具备快速的加密和解密能力,以减少延迟并保持数据流的顺畅。

  • 并行处理能力:对于处理大量数据的应用,分组密码应当支持并行处理,以充分利用多核处理器的计算能力,加速加密解密过程。

(3)硬件要求

  • 硬件兼容性:分组密码应能在多种硬件平台上有效运行,包括个人电脑、服务器、嵌入式设备等,以适应不同的部署环境。

  • 硬件优化:为了提高效率,分组密码算法应能够利用特定硬件架构的特性,如SIMD指令集(Single Instruction, Multiple Data),以实现更高的并行处理能力。

  • 专用硬件支持:在一些高性能或高安全性的应用中,分组密码可能需要专用硬件(如加密卡、安全芯片)的支持,以提供更快的加密速度和更强的安全性。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/44262.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【React】Ant Design -- Table分页功能实现

实现步骤 为Table组件指定pagination属性来展示分页效果在分页切换事件中获取到筛选表单中选中的数据使用当前页数据修改params参数依赖引起接口重新调用获取最新数据 const pageChange (page) > {// 拿到当前页参数 修改params 引起接口更新setParams({...params,page})…

翰德恩咨询赋能材料行业上市公司,共筑IPD管理体系新篇章

赋能背景概览 坐落于江苏的某材料行业领军企业&#xff0c;作为国内无机陶瓷膜元件及成套设备领域的佼佼者&#xff0c;以其庞大的生产规模、丰富的产品系列及卓越的研发实力&#xff0c;屹立行业之巅二十余年。公司不仅在新材料研发、技术创新、工艺设计、设备制造及整体解决…

【VUE进阶】安装使用Element Plus组件

Element Plus组件 安装引入组件使用Layout 布局button按钮行内表单菜单 安装 包管理安装 # 选择一个你喜欢的包管理器# NPM $ npm install element-plus --save# Yarn $ yarn add element-plus# pnpm $ pnpm install element-plus浏览器直接引入 例如 <head><!-- I…

Transformer-LSTM预测 | Matlab实现Transformer-LSTM时间序列预测

Transformer-LSTM预测 | Matlab实现Transformer-LSTM时间序列预测 目录 Transformer-LSTM预测 | Matlab实现Transformer-LSTM时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现Transformer-LSTM时间序列预测&#xff0c;Transformer-LSTM&#xf…

浅谈“不要卷模型,要卷应用”

目录 1.概述 2.AI技术应用场景探索 3.避免超级应用陷阱的策略 3.1.追求DAU的弊端 3.2.平衡用户活跃度与应用实用性的策略 4.个性化智能体开发 4.1. 用户需求分析与数据收集 4.2. 技术选择与开发 4.3. 个性化算法设计 4.4. 安全性与隐私保护 4.5. 多渠道集成与响应机…

用vite创建Vue3项目的步骤和文件解释

创建项目的原则是不能出现中文和特殊字符&#xff0c;最好为小写字母&#xff0c;数字&#xff0c;下划线组成 之后在visual studio code 中打开创建的这个项目 src是源代码文件 vite和webpack是有去别的&#xff0c;对于这个vite创建的工程来说index.js是入口文件 在终端里面输…

数字探秘:用神经网络解密MNIST数据集中的数字!

用神经网络解密MNIST数据集中的数字&#xff01; 一. 介绍1.1 MNIST数据集简介1.2 MLP&#xff08;多层感知器&#xff09;模型介绍1.3 目标&#xff1a;使用MLP模型对MNIST数据集中的0-9数字进行分类 二.数据预处理2.1 数据集的获取与加载2.2 数据集的探索性分析&#xff08;E…

骗子用出国月薪3万骗了1000多万上千名求职者被骗

日前,江苏省南通市崇川区人民法院开庭审理了一起涉及诈骗的案件,该案件 审理后引发全国求职者的关注以及热议。根据了解得知,这起案件的主犯是利用出 国劳务的虚假高薪职位位诱饵,最终有上千名求职者被骗上当了。文章来源于&#xff1a;股城网www.gucheng.com 根据法院审…

微信文件太大传不了?学会这些,微信秒变大文件传输神器

在数字化时代&#xff0c;微信已成为我们日常沟通的重要桥梁。然而&#xff0c;当需要在微信上传输大文件时&#xff0c;文件大小的限制往往让人束手无策。 今天&#xff0c;我们将分享一些实用的技巧&#xff0c;帮助你在微信上轻松传输大文件&#xff0c;无论是工作文档还是…

HTTP 概况

Web的应用层协议是超文本传输协议(HyperTextTransferProtocol&#xff0c;HTTP)&#xff0c;它是 Web的核心。HTTP由两个程序实现:一个客户程序和一个服务器程序。客户程序和服务器程序运行在不同的端系统中&#xff0c;通过交换HTTP报文进行会话。HTTP定义了这些报文的结构以及…

彩虹小插画:成都亚恒丰创教育科技有限公司

彩虹小插画&#xff1a;色彩斑斓的梦幻世界 在繁忙的生活节奏中&#xff0c;总有一抹温柔的色彩能悄然触动心弦&#xff0c;那就是彩虹小插画带来的梦幻与宁静。彩虹&#xff0c;这一自然界的奇迹&#xff0c;被艺术家们巧妙地融入小巧精致的插画之中&#xff0c;不仅捕捉了瞬…

Oracle基础以及一些‘方言’(一)

1、什么是Oracle ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司&#xff08;甲骨文&#xff09;提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品&#xff0c;是最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。 ORACLE 通常应用于大型系统的数据库产品。 ORACLE 数据库是目前世界…

vue使用 “xlsx-style“: “^0.8.13“ 报错

关于jszip not a constructor报错配置config.js文件后可能还报错的问题&#xff1a; 在node_modules处找到node_modules\xlsx-style\xlsx.js 文件。 将 if(typeof jszip undefined) jszip require(./jszip).JSZip;(应该在xlsx.js文件1339行左右) 替换成 if(typeof jszip und…

高压线束屏蔽效能测试之管中管法、线注入法

一、引言 上期推文介绍了高压线束屏蔽效能测试方法三同轴法&#xff0c;本篇文章将继续介绍高压线束相关测试方法——管中管法和线注入法。 二、管中管法 1、一般要求 管中管法参照IEC62153-4-7标准对高低压连接器进行零部件级屏蔽效能测试。在测试时&#xff0c;通过金属延长管…

3、视图和模板

续上一篇&#xff0c;这一篇 着重于创建公共接口——“视图” 第三部分——3、视图和模板 1、概述2、编写更多视图原理——django依次访问了什么文件 3、写一个真正有用的视图一个快捷函数 render() render——渲染 4、抛出404错误一个快捷函数 get_object_or_404() 5、使用模…

实时数仓和离线数仓的区别是什么,企业该如何选择合适的数仓架构?

目录 一、离线数仓 1. 离线数仓是什么&#xff1f; 2. 离线数仓的特点 3. 离线数仓的适用场景 二、实时数仓 1. 实时数仓是什么&#xff1f; 2. 实时数仓的特点 3. 实时数仓的适用场景 三、由数仓需求变化带来的数据仓库架构的演变 1. 传统数仓架构 2. 离线大数据架构 3. Lambd…

tensorflow之欠拟合与过拟合,正则化缓解

过拟合泛化性弱 欠拟合解决方法&#xff1a; 增加输入特征项 增加网络参数 减少正则化参数 过拟合的解决方法&#xff1a; 数据清洗 增大训练集 采用正则化 增大正则化参数 正则化缓解过拟合 正则化在损失函数中引入模型复杂度指标&#xff0c;利用给w增加权重&#xff0c;…

点线面推进未来智造

如今&#xff0c;宁波拥有门类齐全的制造业体系&#xff0c;形成了以石油化工、汽车及零部件、电工电器、纺织服装等为支柱的产业集群。 宁波工业的发展并非一蹴而就&#xff0c;蓝卓总经理谭彰详细解读了宁波制造业的发展历程与当下目标&#xff0c;从工业小市到工业大市、工业…

基于Matlab和Python泰勒图的绘制

一、泰勒图介绍 泰勒图:泰勒图1常用于评价模型的精度,常用的精度指标有相关系数,标准差以及均方根误差(RMSE)。一般而言,泰勒图中的散点代表模型,辐射线代表相关系数,横纵轴代表标准差,而虚线代表均方根误差。泰勒图一改以往用散点图这种只能呈现两个指标来表示模型精度…

Python数据结构的库之Fuk使用详解

概要 fuk 是一个用于处理 Python 数据结构的库,全称为 "Fast and Uncomplicated Kit"。它提供了一系列高效、简洁的数据结构实现,以及对 Python 内置数据结构的扩展。通过使用 fuk,开发者可以更加方便地处理列表、集合、字典等数据类型,提高代码的执行效率和可读…