原作者论文请参考<The SKINNY Family of Block Ciphers and Its Low-Latency Variant MANTIS> 地址为:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-53008-5_5 代码及资源分析等参见:https://sites.google.com/site/skinnycipher/home SKINNY 和 AES 类似,都是SPN结构的加密算法. 本文中截图多来自上述论文.

第十七个知识点:描述和比较DES和AES的轮结构 这是密码学52件事中的第17篇.本周我们描述和比较DES和AES的结构. DES和AES都是迭代分组密码的例子.分组密码通过重复使用一个简单的轮函数来得到它的安全性.轮函数得到一个n-bit的输入和返回一个n-bit的输出,其中n是密码块的大小.轮数r可以是可变的也可以是固定的.一般来说轮数的增加会增强块密码的安全水平.Round函数每轮使用的密钥都是从主密钥k获得的,使用密钥调度算法将k生成多个k分别使用在不同的轮.解密过程就试每轮的密钥都是可

1.DES的描述 为了建立适用于计算机系统的商用密码,美国商业部的国家标准局NBS于1973年5月和1974年8月两次发布通告,向社会征求密码算法.在征得的算法中,由IBM公司提出的算法lucifer中选.1975年3月,NBS向社会公布了此算法,以求得公众的评论.于1976年11月被美国政府采用,DES随后被美国国家标准局和美国国家标准协会(American National Standard Institute,ANSI) 承认.1977年1月以数据加密标准DES(Data Encrypti

在密码学中,Feister network(又叫Feister Function, 一下简称 F函数)是一种用在块加密上的对称结构,很多种块加密算法都是使用这种结构. 优点: 1.加解密的过程非常相似,甚至相同,所以在软件实现上代码会减半. 2.F函数采用的迭代模式使得它在硬件实现上也是非常简便. 基本元操作: 1.Bit shuffling:实现香农理论中的'扩散'效应 2.Simple non-linear funcitons:即下图中的F函数,用于实现香农理论中的'混淆'效应 3.line

0 Simon简介 详细文档请直接阅读参考文献[1]. Simon是由NSA设计的轻量级分组密码算法(LIGHTWEIGHT BLOCK CIPHER).主要应用于硬件或软件条件受限(例如:芯片面积要求小.微处理器.低功耗等),同时对安全有一定需求的低端设备.相比DES.AES等,Simon在结构上相对简单,轮函数操作也不复杂.因此在计算速度和资源消耗上更有优势,更能适应软硬件条件受限的情况. 为了适应不同的场合,Simon提供了不同的方案,如图0. 图0 Simon密码族 图1 Simon轮函

1.       前言 我们知道排序在非常多应用场景中属于一个非常核心的模块.最直接的应用就是搜索引擎.当用户提交一个query.搜索引擎会召回非常多文档,然后依据文档与query以及用户的相关程度对文档进行排序,这些文档怎样排序直接决定了搜索引擎的用户体验.其它重要的应用场景还有在线广告.协同过滤.多媒体检索等的排序. LambdaMART是Learning To Rank的当中一个算法,适用于很多排序场景. 它是微软Chris Burges大神的成果,近期几年很火,屡次现身于各种机器学习大赛

(一)概论 序言:  此文的撰写始于国庆期间,当中由于工作过于繁忙而不断终止撰写,最近在设计另一个电商平台时再次萌发了完善此文并且发布此文的想法,期望自己的绵薄之力能够给予各位同行一些火花,共同推进国内的大型在线交易系统的研发工作,本文更多地站在软件工程角度来看待整个问题,有关后续的技术问题研究,将在另外的博文中予以探讨. 一年一度的国庆大假刚落下帷幕,由于这次长假是历史上最长的一次,因此出行问题备受关注,而铁路出行作为最主要的出行方式更是大家讨论的热点,老生常谈的购票难问题又被提起.这几天我在

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 为什么会了解加密的这些东西呢?说来很囧的………… 异想天开的想开发一个微信自动加好友软件,卖给微商们,自己也赚点小钱...然后就开始搞吧,最先想到的当然是抓取报文咯.结果发现抓来的是乱码! 无知的我还想通过utraldit编辑器等一些功能来转为正常可读的呢!后来几经查阅资料,

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.前面已经介绍了pairwise方法中的 RankSVM,IR SVM,和GBRank.这篇博客主要是介绍另外三种相互之间有联系的pairwise的方法:RankNet,LambdaRank,和LambdaMart. 1.

支持向量机(support vector machine, 以下简称svm)是机器学习里的重要方法,特别适用于中小型样本.非线性.高维的分类和回归问题.本篇希望在正篇提供一个svm的简明阐述,附录则提供一些其他内容.(以下各节内容分别来源于不同的资料,在数学符号表述上可能有差异,望见谅.) 一.原理概述 机器学习的一大任务就是分类(Classification).如下图所示,假设一个二分类问题,给定一个数据集,里面所有的数据都事先被标记为两类,能很容易找到一个超平面(hyperplane)将其完

本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍. 准备工作: 数据集:Dogs vs. Cats注册激活困难,自己想想办法,Ps:实在注册不了百度云有下载自己搜搜 使用编程语言:当然是Python 3,你问我为什么,当然是人生苦短. 使用机器学习库

 本文对DES的介绍部分摘自博文DES加密算法的C++实现,具体实现则由自己完成. 另外,DES的官方文档链接见这里,在维基百科上也有比较详细的介绍.不过,DES已经被证明是不安全的(可见于RSA公司官网),在实际中已经应该较少.因此,后来人们又开发出来了三重DES以代替DES,具体介绍可见这里. DES采用的是Feistel密码结构.如51CTO.COM上一篇文章说的,Feistel密码结构的优美之处就在于:无论对于多么怪异的轮函数,都可以轻松执行解密.详细介绍可参考维基百科上的介绍.  一.

 非常值得参考的是官方文档,它详细介绍了AES及其实验过程.博文AES加密算法的C++实现就是基于该文档的介绍及实现,是难得的一篇好文,故在本文最后会附上该文,以作备份. 还有很值得推荐的就是AES的动画演示,做的很形象,非常有助于理解!   对AES而言,它采用了“代换-置换网络”结构(Substitution-Permutation Network, SPN).其最复杂的计算在于列混淆,而列混淆的复杂又来自有限域的乘法:另外,一方面,我们还要考虑加密过程中需要考虑的字节填充.下边将进行介绍.

DES算法简介 DES(Data Encryption Standard)是目前最为流行的加密算法之一.DES是对称的,也就是说它使用同一个密钥来加密和解密数据. DES还是一种分组加密算法,该算法每次处理固定长度的数据段,称之为分组.DES分组的大小是64位,如果加密的数据长度不是64位的倍数,可以按照某种具体的规则来填充位. 从本质上来说,DES的安全性依赖于虚假表象,从密码学的术语来讲就是依赖于“混乱和扩散”的原则.混乱的目的是为隐藏任何明文同密文.或者密钥之间的关系,而扩散的目的是使明文

learn2rank目前基本两个分支,1是神经网络学派ranknet,lamdarank,另一个是决策树学派如gbrank,lamdamart 05年提出ranknet,算分模块是简单的全连接网络,loss函数是预测概率之家的pair-wise关系和真实lablel的pair-wise关系的逻辑回归. 预测概率的pair-wise关系是两个相减然后求个sigmoid,如下图: 真实概率如下)(S_ij表示,i 比 j 相关,S_ij是1,反之是 -1,如果label一样是0): 最后的loss是

Nginx动静分离简单来说就将动态与静态资源分开,不能理解成只是单纯的把动态页面和静态页面物理分离,严格意义上说应该是动态请求跟静态请求分开,可以理解成使用Nginx处理静态页面,Tomcat,Resin,PHP,ASP处理动态页面, 动静分离从目前实现角度来件大致分为两种,一种是纯粹的将静态文件独立成单独的域名,放在独立的服务器上,也就会目前主流推崇的方案:另一种是动态跟 静态文件混合在一起发布,通过Nginx来分开: Nginx-web1 [root@Nginx-server ~]# use

代码: #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> /*------------------------ 定义枚举型全局变量 ------------------------*/ typedef enum { , } bool; // 十六轮子密钥 ][]={}; /*---------------------*/ /*------------------------------------------

在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的python包.在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题.学习使用scikit-learn的过程中,我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识.这里根据自己学习sklearn的经验,我做一个总结的笔记.另外,我也想把这篇笔记一直更新下去. 1 scikit-learn基础介绍 1.1 估计器(Estimator) 估计器,很多时候可以直接理解成分类器,主要包含两个函数: fit():训练算法,设置内部参数.接收训练集和类别两

本文导读 随着电子产品更新换代速度的加快,往往都会进行系统升级或APP功能维护升级,但是由此产生了两个主要问题.首先,由于更新过程中出现错误,该设备可能变得无用:另外一个主要问题是:如何避免未经授权的用户访问目标产品的固件? 在嵌入式领域,根据嵌入式系统的MCU存储结构和更新原理,提出了通过加密方式升级设备功能的方法,其中最常用的方法为BootLoader加密升级. Bootloader 是在操作系统或用户应用程序运行之前执行的一小段程序,通过这一小段程序,我们可以初始化硬件设备(如 CPU.S

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.jianshu.com/p/516f009c0875 在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的py

前言 由于编程思想与数据库的设计模式不同,生出了一些ORM框架. 核心都是将关系型数据库和数据转成对象型.当前流行的方案有Hibernate与myBatis. 两者各有优劣.竞争激烈,其中一个比较重要的考虑的地方就是性能. 因此笔者通过各种实验,测出两个在相同情景下的性能相关的指数,供大家参考. 友情提示:如果你嫌弃文章太长,可以拉到文末看结论即可. 测试目标 以下测试需要确定几点内容: 性能差异的场景: 性能不在同场景下差异比: 找出各架框优劣,各种情况下的表现,适用场景. 测试思路 测试总体