from gmpy2 import invert# 欧几里得算法def egcd(a, b): if a == 0: return (b, 0, 1) else: g, y, x = egcd(b % a, a) return (g, x - (b // a) * y, y)def main(): n = 22708078815885011462462049064339185898712439277226831073457888403129378547350292420267016551819052430779004755846649044001024141485283286483130702616057274698473611149508798869706347501931583117632710700787228016480127677393649929530416598686027354216422565934459015161927613607902831542857977859612596282353679327773303727004407262197231586324599181983572622404590354084541788062262164510140605868122410388090174420147752408554129789760902300898046273909007852818474030770699647647363015102118956737673941354217692696044969695308506436573142565573487583507037356944848039864382339216266670673567488871508925311154801 c1 = 22322035275663237041646893770451933509324701913484303338076210603542612758956262869640822486470121149424485571361007421293675516338822195280313794991136048140918842471219840263536338886250492682739436410013436651161720725855484866690084788721349555662019879081501113222996123305533009325964377798892703161521852805956811219563883312896330156298621674684353919547558127920925706842808914762199011054955816534977675267395009575347820387073483928425066536361482774892370969520740304287456555508933372782327506569010772537497541764311429052216291198932092617792645253901478910801592878203564861118912045464959832566051361 c2 = 18702010045187015556548691642394982835669262147230212731309938675226458555210425972429418449273410535387985931036711854265623905066805665751803269106880746769003478900791099590239513925449748814075904017471585572848473556490565450062664706449128415834787961947266259789785962922238701134079720414228414066193071495304612341052987455615930023536823801499269773357186087452747500840640419365011554421183037505653461286732740983702740822671148045619497667184586123657285604061875653909567822328914065337797733444640351518775487649819978262363617265797982843179630888729407238496650987720428708217115257989007867331698397 e1 = 11187289 e2 = 9647291 s = egcd(e1, e2) s1 = s[1] s2 = s[2] # 求模反元素 if s1<0: s1 = - s1 c1 = invert(c1, n) elif s2<0: s2 = - s2 c2 = invert(c2, n) m = pow(c1,s1,n)*pow(c2,s2,n) % n print (libnum.n2s(m))if __name__ == '__main__': main()

时间: 2025-03-10 11:06:01 浏览: 28

实现基于扩展欧几里得算法和模反元素计算的RSA共模攻击

为了实现基于扩展欧几里得算法和模反元素计算的RSA共模攻击,可以按照如下方式编写Python代码:

使用gmpy2库进行高效的大数运算

import gmpy2

def egcd(a, b):
    """Compute the greatest common divisor of a and b along with coefficients"""
    if a == 0:
        return (b, 0, 1)
    else:
        gcd, x1, y1 = egcd(b % a, a)
        return (gcd, y1 - (b // a) * x1, x1)

def modinv(e, phi_n):
    """Calculate modular multiplicative inverse using Extended Euclidean Algorithm"""
    gcd, x, _ = egcd(e, phi_n)
    if gcd != 1:
        raise Exception('Modular inverse does not exist')
    else:
        return x % phi_n

def rsa_common_modulus_attack(ciphertexts, public_keys):
    """
    Perform RSA Common Modulus Attack given two ciphertexts encrypted under different exponents but same modulus.
    
    :param ciphertexts: Tuple containing both ciphertext values c1 and c2 corresponding to each encryption exponent pair.
    :param public_keys: List or tuple holding tuples of form (n,e), where n is shared between keys while e differs.
    :return: Plaintext message recovered from provided inputs.
    """
    # Unpack input parameters into variables for clarity
    ((c1, c2), [(n, e1), (_, e2)]) = zip(ciphertexts, public_keys)
    
    # Compute Bezout's identity coefficient s,t such that se1-te2=1 via extended GCD function above
    _, s, t = egcd(e1, e2)
    
    # Calculate plaintext by raising respective powers according to CRT formula derived earlier
    m1 = pow(gmpy2.invert(s*e1,phi(n)), abs(t), n)*pow(c1,abs(s),n)%n
    
    return int(m1).to_bytes((int(m1).bit_length() + 7)//8,'big').decode()

# Helper functions used within main procedure
def phi(n):
    """Euler totient function φ(n)=n(1−p)(1−q)...for prime factors p,q,...of integer argument 'n'."""
    result = n   # Initialize result as number itself initially
    p = 2       # Start checking divisibility starting at smallest possible factor i.e., 2
    while p*p <= n:
        if n%p==0:
            while n%p==0:
                n//=p
            result-=result//p
        p+=1
    if n>1:
        result -= result // n
    return result

此段代码实现了完整的RSA共模攻击流程[^1]。具体来说,这段程序定义了几项辅助函数用于执行必要的数学操作,并最终通过中国剩余定理(CRT)的形式恢复原始消息。

请注意,在实际应用中应当谨慎处理密钥材料的安全性和合法性验证等问题;此外,上述示例假设已知两个不同的公钥指数(e_1) 和 (e_2)[^2] ,以及相应的密文对 ((c_1,c_2)),这些条件共同构成了实施此类攻击的基础前提。

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#encoding:utf-8 from Crypto.Util.number import * from gmpy2 import * from flag import flag def gen(MaxBits, Bits, r): k = MaxBits // Bits while True: p = getPrime(Bits) q = getPrime(Bits*(k-r)) N = (p**r)*q if len(bin(N)) -2 == MaxBits: break phi = (p**(r-1))*(p-1)*(q-1) idx = (r*(r-1)) / ((r+1)*(r+1)) delta = int(pow(mpz(N), idx)) while True: d1 = getPrime(int(MaxBits*idx)//2) d2 = getPrime(int(MaxBits*idx)//2) if abs(d1-d2) < delta: e1 = invert(d1, phi) e2 = invert(d2, phi) break e = 0x10001 return N, e, e1, e2 r = 7 Bits = 256 MaxBits = 2048 N, e, e1, e2 = gen(MaxBits, Bits, r) M = bytes_to_long(flag) C = powmod(M, e, N) print(f"N={N}\nC={C}\ne={e}\ne1={e1}\ne2={e2}\n") ''' N=26989781630503676259502221325791347584607522857769579575297691973258919576768826427059198152035415835627885162613470528107575781277590981314410130242259476764500731263549070841939946410404214950861916808234008589966849302830389937977667872854316531408288338541977868568209278283760692866116947597445559763998608870359453835826711179703215320653445704522573070650642347871171425399227090705774976383452533375854187754721093890020986550939103071021619840797519979671188117673303672023522910200606134989916541289908538417562640981839074992935652363458747488201289997240226553340491203815779083605965873519144351105635977 C=15608493359172313429111250362547316415137342033261379619116685637094829328864086722267534755459655689598026363165606700718051739433022581810982230521098576597484850535770518552787220173105513426779515790426303985414120033452747683669501078476628404455341179818932159581239994489678323564587149645006231756392148052557984581049067156468083162932334692086321511063682574943502393749684556026493316348892705114791740287823927634401828970155725090197482067045119003108806888768161101755244340832271562849138340706213702438667804460812804485276133545408754720942940596865774516864097546006862891145251661268265204662316437 e=65537 e1=8334176273377687778925968652923982846998724107624538105654894737480608040787164942908664678429487595866375466955578536932646638608374859799560790357357355475153852315429988251406716837806949387421402107779526648346112857245251481791000156326311794515247012084479404963628187413781724893173183595037984078029706687141452980915897613598715166764006079337996939237831127877822777298891345240992224457502307777453813403723860370336259768714433691700008761598135158249554720239480856332237245140606893060889458298812027643186014638882487288529484407249417947342798261233371859439003556025622531286607093086262182961900221 e2=22291783101991466901669802811072286361463259096412523019927956845014956726984633944311563809077545336731345629003968417408385538540199052480763352937138063001691494078141034164060073208592072783644252721127901996835233091410441838546235477819239598146496144359952946239328842198897348830164467799618269341456666825968971193729838026760012332020223490546511437879465268118749332615890600046622926159177680882780495663448654527562370133394251859961739946007037825763819500955365636946510343942994301809125029616066868596044885547005547390446468651797783520279531291808102209463733268922901056842903640261702268483580079 ''' 写一个解出flag的脚本

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内容概要:本文深入探讨了利用MATLAB/Simulink搭建变压器励磁涌流仿真模型的方法和技术。首先介绍了空载合闸励磁涌流仿真模型的搭建步骤,包括选择和配置电源模块、变压器模块以及设置相关参数。文中详细讲解了如何通过代码生成交流电压信号和设置变压器的变比,同时强调了铁芯饱和特性和合闸角控制的重要性。此外,还讨论了电源简化模型的应用及其优势,如使用受控电压源替代复杂电源模块。为了更好地理解和分析仿真结果,文章提供了绘制励磁涌流曲线的具体方法,并展示了如何提取和分析涌流特征量,如谐波含量和谐波畸变率。最后,文章指出通过调整电源和变压器参数,可以实现针对不同应用场景的定制化仿真,从而为实际工程应用提供理论支持和技术指导。 适合人群:从事电力系统研究、变压器设计及相关领域的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解变压器励磁涌流特性的研究人员,旨在帮助他们掌握MATLAB/Simulink仿真工具的使用技巧,提高对励磁涌流现象的理解和预测能力,进而优化继电保护系统的设计。 其他说明:文中不仅提供了详细的建模步骤和代码示例,还分享了一些实用的经验和技巧,如考虑磁滞效应对涌流的影响、避免理想断路器带来的误差等。这些内容有助于读者在实践中获得更加准确可靠的仿真结果。
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在IT行业中,性能测试是一项重要的工作,它可以帮助我们了解系统在高负载下运行的稳定性和效率。为了进行有效的性能测试,我们需要模拟出海量的测试数据。数据的多样性和数量级是模拟真实业务场景的关键因素。本篇文章将详细介绍如何利用脚本来快速构建海量测试数据,并将重点放在标题中提到的“脚本快速构建表数据”的技术实现细节和实际应用。 首先,我们需要明确“脚本快速构建表数据”的主要应用场景。在性能测试和大数据处理中,测试数据的构建是一个复杂且耗时的工作。为了能够模拟出真实且多变的业务场景,测试数据需要具有高度的真实性、多样性以及庞大的数量级。传统的手动构建数据方法效率低,且难以满足大规模数据的需求,因此,脚本自动化生成数据成为了一个重要的解决方案。 脚本快速构建测试数据主要涉及以下几个知识点: 1. 数据生成策略: - 随机数据生成:通常利用脚本语言(例如Python、Shell等)中的随机函数来生成不重复或者具有一定规律的数据,以模拟真实世界中的用户信息、事务流水等。 - 预设数据模板:对于某些特定格式的测试数据,可以预先定义好数据模板,然后通过脚本循环填充,生成大量符合模板的数据。 - 数据库函数/存储过程:使用数据库自带的函数或存储过程来生成特定格式的数据,可以更加高效地利用数据库自身的计算能力。 2. 脚本语言的选择: - Python:由于其简洁明了的语法以及强大的第三方库支持(如pandas、numpy、random等),Python在数据处理和生成方面有着广泛应用。 - Shell:在Linux环境下,Shell脚本由于其轻量级和易编写的特点,被广泛用于快速原型开发和数据预处理。 - SQL:当需要直接操作数据库时,通过编写SQL脚本来生成或填充测试数据是效率很高的方式。 3. 海量数据的处理: - 分批处理:将海量数据分成多批次进行生成和加载,可以避免单次操作消耗过多系统资源。 - 并行生成:通过多线程或多进程的编程技术,可以在多核处理器上并行生成数据,极大提高数据构建效率。 - 数据库事务管理:合理使用数据库事务可以保证数据的一致性和完整性,避免因大量数据操作导致的异常情况。 4. 测试数据的多样性: - 数据变化逻辑:脚本中应该包含数据变化逻辑,以模拟真实世界中数据的动态变化,比如用户年龄的增长、交易金额的波动等。 - 数据分布控制:有时需要根据特定的数据分布规则生成数据,如正态分布、泊松分布等,以便更加真实地模拟业务数据。 5. 性能优化: - 代码优化:优化脚本的算法和数据处理逻辑,减少不必要的计算和内存使用,提高脚本执行效率。 - 系统资源管理:合理分配系统资源,比如内存、CPU等,确保数据生成脚本和其他服务的平衡运行,避免资源竞争导致的性能瓶颈。 在实践中,脚本快速构建测试数据通常包含一个具体的脚本文件。从给定的文件信息中,我们可以看到有两个文件名"yanglao.sh"和"test"。"yanglao.sh"很可能是一个Shell脚本文件,用于自动化执行某些任务,比如生成测试数据。而"test"这个名称比较泛化,它可能是指测试脚本、测试用例或测试数据文件本身。这两个文件很可能是本次讨论中提及的脚本快速构建表数据的两个组成部分。 总之,在性能测试和大数据处理中,快速构建海量且多变的测试数据是提升测试质量的关键。通过编写和使用高效的脚本来自动化生成测试数据,不仅可以节省时间,提高效率,还能提高测试数据的真实性和可靠性,从而更好地满足复杂业务场景下的性能测试需求。
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外延工艺改进:提升集成电路制造效率的秘籍

# 摘要 集成电路制造是现代电子工业的基石,而外延工艺作为其核心环节,对于集成电路的性能和质量具有决定性作用。本文综述了集成电路外延工艺的理论基础、实践技术及优化策略,并探讨了制造效率提升的途径。通过对外延层生长机制、技术分类及其质量评估方法的分析,深入讨论了提升外延层均匀性和缩短工艺周期的技术手段。此外,本文还讨论了新兴技术对外延工艺的影响,行业
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电机的分类

<think>好的,我现在需要帮助用户了解电机的分类及其特点。首先,用户的问题是关于电机的不同类型和它们的特点,所以我要先回忆一下相关的知识。根据用户提供的引用内容,特别是引用[1]中提到电机的基本分类,还有引用[3]关于直流电机的部分,我需要整理这些信息。 首先,引用[1]提到电机可以分为变压器、发电机和电动机,而引用[3]详细介绍了直流电机。可能需要按照不同的分类方式来组织回答,比如按工作电源、结构原理、用途等。用户可能想知道不同分类下的电机有什么特点,比如直流电机和交流电机的区别,同步和异步电机的不同,以及不同功率电机的应用场景。 然后,我需要确保回答的结构清晰,逐步介绍每个分类下的
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流水线CPU课程设计实战演示

标题“流水线CPU课程设计Demo”表明此文件涉及到计算机组成原理中的一个核心概念——流水线技术在CPU(中央处理器)设计中的应用。流水线技术是提高CPU执行效率的重要方法之一,它能够将指令的执行分解成多个步骤,每个步骤在不同的流水线阶段并行处理,从而达到在一个时钟周期内完成多条指令的目的。 描述中提到的“学校CPU课程设计代码,需要的可以借鉴一下,如有错误请多包涵”,说明文件是一份教育性质的示例代码,专为学生设计的CPU课程作业,用于展示CPU流水线的设计理念和实现方法。这份代码可能包含了流水线CPU的各个阶段设计,包括取指令、译码、执行、访存和写回等阶段的模拟实现。此文件可以作为学习和参考的资料,供学生学习CPU设计的基本方法和流水线的原理。 标签“CPU 流水线”则进一步明确了文件内容的相关性,表明了其专业性和学习范畴,即CPU设计中的流水线结构。 从压缩包文件的名称“Pipeline_CPU”来看,其中可能包含了设计流水线CPU时所涉及的各种文件,如设计图纸、源代码文件、仿真测试脚本、用户手册等,用于展示整个流水线CPU从设计、编码到测试的完整过程。 下面,我们将详细探讨流水线CPU设计的相关知识点: 1. CPU基本原理:CPU是计算机系统中的核心部件,负责执行指令、处理数据和控制计算机的运作。CPU的核心功能包括运算器、控制器和寄存器组等。 2. 流水线概念:流水线是一种模拟生产流水线的技术,它将复杂指令的执行过程分解为若干个子过程,每个子过程称为一个阶段。在CPU中,流水线阶段通常包括取指令(IF)、指令译码(ID)、执行(EX)、访存(MEM)和写回(WB)五个基本步骤。 3. 流水线的优势与限制: - 优势:流水线技术提高了CPU的指令吞吐率,即单位时间内能执行更多的指令。 - 限制:流水线的效率受限于处理指令的时间不一致性和数据相关、控制相关、资源冲突等问题。 4. 数据相关和转发:数据相关是指后续指令需要使用前面指令的结果作为输入,这会导致流水线中的等待或停顿。为了缓解数据相关问题,流水线设计中通常会采用数据转发技术,通过旁路硬件直接将运算结果传送到需要它的指令处。 5. 控制相关和冒险:控制相关涉及到程序中的分支指令,分支指令会改变程序的执行流,导致流水线的后续指令可能需要等待分支指令的结果,这称为分支冒险。解决分支冒险通常会采取分支预测技术。 6. 硬件资源冲突:硬件资源冲突是指多个流水线阶段同时请求同一硬件资源导致的冲突,例如总线冲突或寄存器冲突。设计中需要通过合理的资源分配和调度来解决这类冲突。 7. 流水线设计:包括前递(forwarding)、分派(dispatch)、排序缓冲区(reorder buffer)等高级流水线技术的实现,以及流水线深度的选择和优化。 8. 流水线性能评估:在设计流水线CPU时,性能评估指标包括流水线的吞吐率、加速比、效率和延迟等。性能评估需要通过理论计算和实际测试来综合评价流水线设计的有效性。 9. 仿真实验与调试:流水线CPU设计往往伴随着仿真实验,以验证设计的正确性和性能表现。在仿真环境中,可以对CPU进行各种指令的执行测试,并通过调试工具对出现的问题进行诊断和修改。 以上内容覆盖了流水线CPU设计的基础知识,如果要深入理解流水线CPU的工作原理和设计方法,建议仔细学习计算机组成原理和微处理器设计相关的教材,并结合实验深入实践。通过实际的课程设计项目,可以更有效地理解和掌握流水线CPU的设计和实现技术。