(*长期更新)软考网络工程师学习笔记一—RSA算法详解

简介: (*长期更新)软考网络工程师学习笔记一—RSA算法详解

RSA算法是一种非对称加密算法,适合进行数字签名和密钥交换运算。

这里总结下RSA算法的步骤:

一、选两个较大的质数p和q,p≠q,质数即除了1和其本身以外不被其它自然数所整除的数,且大于1。

比如选择p=3,q=5。

二、计算n的值,n=p×q。

n=p×q=3×5=15。

三、计算L的值,L=(p-1)(q-1),即求p和q的最小公倍数

L=(p-1)(q-1)=2×4=8。

四、选择公钥e,使得1<e<L,即e大于1小于L。

这里我取的是7。

所以公钥为e=7。

五、计算解密秘钥,即私钥d,私钥与e和L的关系如下:edmodL=1(mod表示取余)。

代入得7dmod8=1,可解:

d=7,即49mod8,余数为1。

所以私钥为d=7。

另外将明文加密成密文和解密公式如下:

加密:

明文=密文(^d)modn

解密:

密文=明文(^e)modn


相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了4种常见的眼疾图像数据集(白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛) 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
185 5
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
本研究基于MATLAB 2022a,使用GRU网络对QAM调制信号进行检测。QAM是一种高效调制技术,广泛应用于现代通信系统。传统方法在复杂环境下性能下降,而GRU通过门控机制有效提取时间序列特征,实现16QAM、32QAM、64QAM、128QAM的准确检测。仿真结果显示,GRU在低SNR下表现优异,且训练速度快,参数少。核心程序包括模型预测、误检率和漏检率计算,并绘制准确率图。
83 65
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域,提供高效准确的预测结果。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于WOA鲸鱼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构,结合鲸鱼优化算法(WOA)优化网络参数。核心代码含操作视频,运行效果无水印。算法通过卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征,全连接层整合输出。数据预处理后,使用WOA迭代优化,最终输出最优预测结果。
|
4天前
|
缓存 监控 算法
基于 C# 网络套接字算法的局域网实时监控技术探究
在数字化办公与网络安全需求增长的背景下,局域网实时监控成为企业管理和安全防护的关键。本文介绍C#网络套接字算法在局域网实时监控中的应用,涵盖套接字创建、绑定监听、连接建立和数据传输等操作,并通过代码示例展示其实现方式。服务端和客户端通过套接字进行屏幕截图等数据的实时传输,保障网络稳定与信息安全。同时,文章探讨了算法的优缺点及优化方向,如异步编程、数据压缩与缓存、错误处理与重传机制,以提升系统性能。
21 2
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于机器学习的人脸识别算法matlab仿真,对比GRNN,PNN,DNN以及BP四种网络
本项目展示了人脸识别算法的运行效果(无水印),基于MATLAB2022A开发。核心程序包含详细中文注释及操作视频。理论部分介绍了广义回归神经网络(GRNN)、概率神经网络(PNN)、深度神经网络(DNN)和反向传播(BP)神经网络在人脸识别中的应用,涵盖各算法的结构特点与性能比较。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目使用MATLAB 2022a实现时间序列预测算法,完整程序无水印。核心代码包含详细中文注释和操作视频。算法基于CNN-LSTM-SAM网络,融合卷积层、LSTM层与自注意力机制,适用于金融市场、气象预报等领域。通过数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数优化等步骤,有效处理非线性时间序列,输出精准预测结果。
|
21天前
|
传感器 算法 物联网
基于粒子群算法的网络最优节点部署优化matlab仿真
本项目基于粒子群优化(PSO)算法,实现WSN网络节点的最优部署,以最大化节点覆盖范围。使用MATLAB2022A进行开发与测试,展示了优化后的节点分布及其覆盖范围。核心代码通过定义目标函数和约束条件,利用PSO算法迭代搜索最佳节点位置,并绘制优化结果图。PSO算法灵感源于鸟群觅食行为,适用于连续和离散空间的优化问题,在通信网络、物联网等领域有广泛应用。该算法通过模拟粒子群体智慧,高效逼近最优解,提升网络性能。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a,展示了时间序列预测算法的运行效果(无水印)。核心程序包含详细中文注释和操作视频。算法采用CNN-GRU-SAM网络,结合灰狼优化(GWO),通过卷积层提取局部特征、GRU处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,最终实现复杂非线性时间序列的高效预测。
|
2月前
|
网络协议 安全 测试技术
Nping工具详解:网络工程师的瑞士军刀
### Nping工具详解:网络工程师的瑞士军刀 Nping是Nmap项目的一部分,支持TCP、UDP、ICMP和ARP等多种协议,用于生成和分析网络数据包。它提供灵活的命令行界面,适用于网络探测、安全测试和故障排除。本文介绍Nping的基础与高级用法,包括发送不同类型的网络请求、自定义TCP标志位、路由跟踪等,并通过实战案例展示其应用。掌握Nping有助于更好地理解和管理网络环境。 (239字符)
104 9