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提出了对流密码算法的一种改进的区分攻击方法。首先利用隐Markov模型给出了有效计算的输出序列在一个特定的事件发生的情况下的条件分布的公式,并由此构造了一个“最优”区分器,在区分优势和目前最有效的区分攻击相同的情况下,所需密钥流长度缩短为原来的1/3.2。 相似文献
2.
利用隐马尔可夫模型对带记忆组合生成器概率模型的相关性问题进行了研究,得到快速计算记忆状态条件概率的公式。讨论了上述计算公式在限定条件下的应用。在此基础上对改进的加法生成器进行了条件相关攻击,与其它攻击方法相比,条件相关攻击的计算复杂度和所需密钥流长度达到了折中。 相似文献
3.
给出3个停走生成器在模2加组合方式下符合率的有关结论。此类生成器的输出序列与相应停走生成器的控制序列相互独立;输出序列与相应停走生成器的目标LFSR输出序列不独立,本文对输出序列与目标LFSR序列的符合率进行了讨论,给出有限维联合分布的计算公式。 相似文献
4.
主要考察带多比特记忆组合生成器输出序列及记忆状态向量的有关性质,研究记忆状态向量条件转移概率的计算方法。在一定条件下,给出记忆状态向量条件转移概率矩阵的递推算法,即t步条件转移概率矩阵等于t个1步转移概率矩阵的乘积。 相似文献
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