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  • 3.10 简述三种向量处理方式,它们对向量处理机的结构要求何不同? 答 (1)横向处理方式:若向量长度为N,则水平处理方式相当于执行N次循环。若使用流水线,在每次循环中可能出现数据相关和功能转换,不适合对向量...

    定分支是失败时,说明预测正确,流水线正常流动;当确定分支是成功时,流水线就把在分支指令之后取出的指令转化为空操作,并按分支目标地址重新取指令执行。

    (2)预测分支成功:当流水线ID段检测到分支指令后,一旦计算出了分支目标地址,就开始从该目标地址取指令执行。

    (3)延迟分支:主要思想是从逻辑上“延长”分支指令的执行时间。把延迟分支看成是由原来的分支指令和若干个延迟槽构成。不管分支是否成功,都要按顺序执行延迟槽中的指令。

    3种方法的共同特点:它们对分支的处理方法在程序的执行过程中始终是不变的。它们要么总是预测分支成功,要么总是预测分支失败。

    3.8 简述延迟分支方法中的三种调度策略的优缺点。 调度策略 从前调度 从目标处调度 对调度的要求 分支必须不依赖于被调度的指令 对流水线性能改善的影响 总是可以有效提高流水线性能 如果分支转移失败,必须保证被调度的指令对程分支转移成功时,可以提高流水线性能。序的执行没有影响,可能需要复制被调度指令 但由于复制指令,可能加大程序空间 如果分支转移成功,必须保证被调度的指令对程分支转移失败时,可以提高流水线性能 序的执行没有影响 从失败处调度

    3.9列举出下面循环中的所有相关,包括输出相关、反相关、真相关。 for (i=2; i<100; i=i+1) a[i]=b[i]+a[i] ;/* s1 */ c[i+1]=a[i]+d[i] ; /* s2 */ a[i-1]=2*b[i] ; /* s3 */

    b[i+1]=2*b[i] ;/* s4 */

    解:展开循环两次:

    a[i] = b[i] + a[i] ; /* s1 */ c[i+1] = a[i] + d[i] ; /* s2 */ a[i-1] = 2 * b[i] ; /* s3 */ b[i+1] = 2 * b[i] ; /* s4 */ a[i+1] = b[i+1] + a[i+1] ; /* s1’ */ c[i+2] = a[i+1] + d[i+1] ; /* s2 ‘*/ a[i] = 2 * b[i+1] ; /* s3 ‘*/ b[i+2] = 2 * b[i+1] ; /* s4 ‘*/ 输出相关:无 反相关:无 真相关:S1&S2

    由于循环引入的相关:S4&S4’(真相关)、S1’&S4(真相关)、S3’&S4(真相关)、S1&S3’(输出相关、反相关)、S2&S3’(反相关)。

    3.10 简述三种向量处理方式,它们对向量处理机的结构要求有何不同?

    答 (1)横向处理方式:若向量长度为N,则水平处理方式相当于执行N次循环。若使用流水线,在每次循环中可能出现数据相关和功能转换,不适合对向量进行流水处理。 (2)纵向处理方式:将整个向量按相同的运算处理完毕之后,再去执行其他运算。适合对向量进行流水处理,向量运算指令的源/目向量都放在存储器内,使得流水线运算部件的输入、输出端直接与存储器相联,构成M-M型的运算流水线。 (3)纵横处理方式:把长度为N的向量分为若干组,每组长度为n,组内按纵向方式处理,依次处理各组,组数为「N/n」,适合流

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    水处理。可设长度为n的向量寄存器,使每组向量运算的源/目向量都在向量寄存器中,流水线的运算部件输入、输出端与向量寄存器相联,构成R-R型运算流水线。

    3.11 可采用哪些方法来提高向量处理机的性能? 答:可采用多种方法:

    (1) 设置多个功能部件,使它们并行工作; (2) 采用链接技术,加快一串向量指令的执行; (3) 采用循环开采技术,加快循环的处理; (4) 采用多处理机系统,进一步提高性能。 3.12 有一指令流水线如下所示

    入 1 2 3 4 出 50ns 50ns 100ns 200ns

    (1) 求连续输入10条指令,该流水线的实际吞吐率和效率; (2) 该流水线的“瓶颈”在哪一段?请采取两种不同的措施消除此“瓶颈”。对于你所给

    出的两种新的流水线,连续输入10条指令时,其实际吞吐率和效率各是多少?

    解:(1)

    Tpipeline???ti?(n?1)?tmaxi?1m?(50?50?100?200)?9?200 ?2200(ns)TP?nTpipeline?1(ns?1)

    2204005??45.45% 4113?E?TP???ti?1mim?TP?(2)瓶颈在3、4段。

    è?150ns250ns3_150ns3_250ns4_150ns4_450ns? 变成八级流水线(细分)

    Tpipeline???ti?(n?1)?tmaxi?1m?50?8?9?50?850(ns)TP?nTpipelinem

    ?185(ns?1)

    E?TP???tii?1m?TP?40010??58.82% 817word文档 可自由复制编辑

    ? 重复设置

    4-1 3-1 1 2 3-2 段 4_4 4_3 4_2 4_1 3_2 3_1 2 2114324-2 4-3 4-4 768 109 8 57 6 3 4 1 109 5 时间 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 850ns TP?nTpipeline?185(ns?1)

    E?400?10?10?58.82%

    850?8173.13有一个流水线由4段组成,其中每当流经第3段时,总要在该段循环一次,然后才能流

    到第4段。如果每段经过一次所需要的时间都是?t,问:

    (1) 当在流水线的输入端连续地每?t时间输入任务时,该流水线会发生什么情况? (2) 此流水线的最大吞吐率为多少?如果每2?t输入一个任务,连续处理10个任务

    时的实际吞吐率和效率是多少? (3) 当每段时间不变时,如何提高该流水线的吞吐率?仍连续处理10个任务时,其

    吞吐率提高多少?

    解:(1)会发生流水线阻塞情况。

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    第1个任务 第2个任务 第3个任务 第4个任务 S1 S2 S1 S3 S2 S1 S3 stall stall S4 S3 S2 S1 S3 stall stall S4 S3 S2 S3 stall S4 S3 S3 S4

    (2)

    段 4 2 6 7 3 4 5 8 9 10 3 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 2 5 1 2 3 4 6 7 8 9 10 时间 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 23 ? t 112?tTpipeline?23?tTPmax?Tp?nTpipeline?1023?t

    ?E?TP?5?t?50?54.35I2 段 4 3_2 3_1 2 1 12 1 12Δt 24 3 4 56 63_17 88 9 10 10 9 9 3_2 Δt Δt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 428 1 1 3 3 3 6 6 5 5 7 7 9 7 10 4 Δt 时间 2 4 5 8 10 Δt 14 ?t (3)重复设置部件

    TP?nTpipeline?10?5

    14??t7??t5107?t23?t吞吐率提高倍数==1.64

    3.14 有一条静态多功能流水线由5段组成,加法用1、43、4、5段,乘法用1、2、5段,第

    (Ai?Bi)3段的时间为2△t,其余各段的时间均为△t,而且流水线的输出可以直接返回输入端或 i?1暂存于相应的流水寄存器中。现要在该流水线上计算 ,画出其时空图,并计算其吞吐率、加速比和效率。

    ? 1 △t 加法 2△t △t △t 2 △t 3 乘法 4 5 word文档 可自由复制编辑

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  • Matlab 向量处理

    2021-09-14 21:39:08
    Maltab 处理向量1、向量2、向量共线和共面的判断3、向量方向余弦的计算4、向量的内积5、向量的夹角6、两点之间的距离 <Matlab 科学计算->学习笔记> 1、向量 向量:对相似数据项的集合进行分组的最简单方式...


    <Matlab 科学计算->学习笔记>

    1、向量

    向量:对相似数据项的集合进行分组的最简单方式,向量是数据的一维分组。
    元素:向量中放入数据项通常称为元素。
    向量的创建:
    1、直接输入数据,比如创建行向量

    >> A = [1,2,3,4]
    
    A =
    
         1     2     3     4
    

    2、使用冒号的方式(起始值:增量:结束值)

    >> A = 1:1:4
    
    A =
    
         1     2     3     4
    

    3、函数,比如linspace()、zeros(1,n), ones(1,n) 等等

    >> ones(1,4)
    
    ans =
    
         1     1     1     1
    

    2、向量共线和共面的判断

    向量共线和共面的判断:当3(两)个向量线性相关时,如果这3(两)个向量组成的秩小于3(2),那么这3(两)个向量共面(共线),否则不共面(共线)。
    matlab求秩的函数为rank()。

    示例:	X = [1,5,6], Y = [-1,5,7], Z = [7,9,1]。判断这三个向量是否共面。
    X = [1,5,6];
    Y = [-1,5,7];
    Z = [7,9,1];
    
    A= [X;Y;Z];
    rank(A)
    
    ans =
    
         3
    这三个向量的秩为3,所以这三个向量不共面。
    

    3、向量方向余弦的计算

    假设V = (x,y,z)是一个空间向量,r是v的长度,那么称向量D= (x/r, y/r,z/r)是向量V的方向余弦。这里使用norm()函数->求向量的长度。

    示例:设向量V1 = (1,2,3),求方向余弦。
    >> x = [1,2,3];
    >> costhea = x/norm(x)
    
    costhea =
    
        0.2673    0.5345    0.8018
    
    

    4、向量的内积

    定义:向量的内积也是数分中的“内积”.
    a = [a1,a2,a3,…an];
    b = [b1,b2,b3,…bn];
    a*b = a1b1 + a2b2 + a3b3+ … + anbn;

    几何意义:一个向量在另一个向量上的投影长度。

    格式: dot(A,B);

    已知:A = [1,2,3], B = [4,5,6], 求这两个向量的内积。
    
    >> A = [1 2 3];
    >> B = [4 5 6];
    >> dot(A,B)
    
    ans =
    
        32
    
    %	1*4 + 2*5 + 3*6 = 32
    

    5、向量的夹角

    设U = (u1,u2,u3), V = (v1,v2,v3)是两个空间向量,r1,r2分别是U,V的长度,(U,V)= u1v1+ u2v2 + u3v3是U,V的内积,Θ是U,V的夹角,从解析几何中知道,向量内积与夹角的关系为(U,V)= r1r2cosΘ。这里使用一个新函数反余弦函数acos();

    已知:A = [1,2,3], B = [4,5,6], 求这两个向量的夹角
    
    >> A = [1 2 3];
    >> B = [4 5 6];
    >> r1 = norm(A);
    >> r2 = norm(B);
    >> costheta = dot(A,B)/(r1*r2);
    >> theta = acos(costheta)*180/pi
    
    theta =
    
       12.9332
    

    6、两点之间的距离

    设U = (u1,u2,u3), V = (v1,v2,v3)是两个空间点坐标,这两个向量差向量的长度就是 两点之间的距离。

    已知:A = [1,2,3], B = [4,5,6], 求这两个点之间的距离
    
    >> A = [1 2 3];
    >> B = [4 5 6];
    >> norm(A-B)
    
    ans =
    
        5.1962
    

    6、向量的向量积(叉积)

    几何意义:表示过两相交向量的交点,垂直于两向量所在平面的向量。
    数据表达式:
    1、|c| = |a*b|sin<a,b>
    2、c ⊥ a,并且c ⊥ b
    3、c的方向要用"右手法则" 判断

    格式: cross(a,b)

    已知:A = [1,2,3], B = [4,5,6], 求这两个向量的叉积
    >> A = [1 2 3];
    >> B = [4 5 6];
    >> cr = cross(A,B)
    
    cr =
    
        -3     6    -3
    
    
    可以用dot来进行验证
    >> dot(A,cr)
    
    ans =
    
         0
    
    

    7、向量的混合积

    定义:假设a,b,c是空间中三个向量,则(ab).c称为a,b,c的混合积。
    (a
    b).c = |ab||c|cos(ab,c)
    几何意义:它的绝对值表示以向量为棱的平行六面体的体积

    格式:
    dot(cross(a,b).c);
    dot(a,cross(b,c));

    已知:U = [0,0,2], V = [3,0,5], W = [1,1,0]。求这两个向量的叉积
    >> U = [0 0 2];
    >> V = [3 0 5];
    >> W = [1 1 0];
    >> dot(cross(U,V),W)
    
    ans =
    
         6
    
    

    8、点到平面的距离

    定义:设U = (u1,u2,u3) 到平面Ax+By+Cz+D=0的距离r 的计算公式为在这里插入图片描述

    例:求原点到平面5.8x-4.5y+3.9z=1.78的距离

    >> O = [0 0 0];
    >> V = [5.8 -4.5 3.9];
    >> dis = abs(dot(O,V)-1.78)/norm(V)
    
    dis =
    
        0.2141
    
    
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  • 这个问题不同的方面,我可以给你一些提示,告诉你如何解决这些问题。请注意,这些都是建议,你肯定需要看看你最喜欢哪一个。支持线性代数您提到要支持线性代数,例如向量加法(元素加法)、叉积和内积。这些可用于...

    这个问题有不同的方面,我可以给你一些提示,告诉你如何解决这些问题。请注意,这些都是建议,你肯定需要看看你最喜欢哪一个。

    支持线性代数

    您提到要支持线性代数,例如向量加法(元素加法)、叉积和内积。这些可用于numpy.ndarray,因此您可以选择不同的方法来支持它们:只需使用一个numpy.ndarray,而不必为自己的类操心:import numpy as np

    vector1, vector2 = np.array([1, 2, 3]), np.array([3, 2, 1])

    np.add(vector1, vector2) # vector addition

    np.cross(vector1, vector2) # cross product

    np.inner(vector1, vector2) # inner product

    在numpy中没有定义内建向量旋转,但是有几个可用的源,例如"Rotation of 3D vector"。所以你需要自己实现它。

    您可以创建一个类,独立于存储属性的方式,并提供一个__array__方法。这样,您就可以支持(所有)numpy函数,就像您的实例本身是numpy.ndarray一样:class VectorArrayInterface(object):

    def __init__(self, x, y, z):

    self.x, self.y, self.z = x, y, z

    def __array__(self, dtype=None):

    if dtype:

    return np.array([self.x, self.y, self.z], dtype=dtype)

    else:

    return np.array([self.x, self.y, self.z])

    vector1, vector2 = VectorArrayInterface(1, 2, 3), VectorArrayInterface(3, 2, 1)

    np.add(vector1, vector2) # vector addition

    np.cross(vector1, vector2) # cross product

    np.inner(vector1, vector2) # inner product

    这将返回与第一种情况相同的结果,因此您可以为numpy函数提供接口,而无需使用numpy数组。如果您的类中存储了一个numpy数组,那么__array__方法可以简单地返回它,因此这可能是一个参数,用于在内部将x、y和z存储为numpy.ndarray(因为这基本上是“免费的”)。

    您可以子类化np.ndarray。我不想在这里详细讨论,因为这是一个高级的话题,可以很容易地证明一个完整的答案是正确的。如果您真的考虑到这一点,那么您应该看看"Subclassing ndarray"的官方文档。我不推荐这样做,我在几个类上做了子类np.ndarray并且在这条路上有几个“粗糙的egde”。

    你可以自己实现你需要的操作。这是重新发明轮子,但它的教育和乐趣-如果只有少数。我不建议在严肃的生产中使用这个,因为这里还有几个已经在numpy函数中处理过的“粗糙边”。例如溢出或下溢问题,函数的正确性。。。

    可能的实现(不包括旋转)可能如下所示(这次是使用内部存储的列表):class VectorList(object):

    def __init__(self, x, y, z):

    self.vec = [x, y, z]

    def __repr__(self):

    return '{self.__class__.__name__}(x={self.vec[0]}, y={self.vec[1]}, z={self.vec[2]})'.format(self=self)

    def __add__(self, other):

    x1, y1, z1 = self.vec

    x2, y2, z2 = other.vec

    return VectorList(x1+x2, y1+y2, z1+z2)

    def crossproduct(self, other):

    x1, y1, z1 = self.vec

    x2, y2, z2 = other.vec

    return VectorList(y1*z2 - z1*y2,

    z1*x2 - x1*z2,

    x1*y2 - y1*x1)

    def scalarproduct(self, other):

    x1, y1, z1 = self.vec

    x2, y2, z2 = other.vec

    return x1*x2 + y1*y2 + z1*z2

    注意:您可以实现这些can编码方法,并实现前面提到的__array__方法。这样,您就可以支持任何期望值为numpy.ndarray的函数,并且还可以拥有自己的方法。这些方法不是独占的,但是您将得到不同的结果,上面的方法返回标量或Vector,但是如果您通过__array__,您将得到numpy.ndarray。

    使用包含三维矢量的库。从某种意义上说,这是其他方面最简单的方法,可能非常复杂。另一方面,现有的类可能会开箱即用,而且可能在性能方面得到了优化。另一方面,您需要找到一个支持您的用例的实现,您需要阅读文档(或通过其他方式了解它是如何工作的),并且您可能会遇到错误或限制,这些错误或限制最终会对您的项目造成影响。啊,还有一个附加的依赖项,您需要检查许可证是否与您的项目兼容。另外,如果您复制了实现(请检查许可证是否允许这样做!)你需要维护(即使只是同步)外来代码。

    性能

    在这种情况下,性能是很棘手的,上面提到的用例非常简单,每个任务的顺序应该是微秒——因此您应该已经能够每秒执行几千到一百万个操作。假设你没有引入不必要的瓶颈!但是,您可以对操作进行微观优化。

    让我从一些一般的技巧开始:避免numpy.ndarray&lt;-&gt;list/float操作。这些东西很贵!如果大多数操作使用numpy.ndarrays,则不希望存储va列表中的值或作为单独的属性。同样,如果您想访问Vector的各个值,或者对这些值进行迭代,或者对它们执行list操作,那么将它们存储为列表或单独的属性。

    使用numpy对三个值进行操作相对来说效率较低。numpy.ndarray对于大型数组来说非常好,因为它可以更有效地存储值(空间)并比纯python操作具有更好的伸缩性。然而,这些优点有一些开销,这对于小数组来说是非常重要的(比如length << 100,这是一个有根据的猜测,而不是一个固定的数字!)。对于这样小的数组,python解决方案(我使用上面已经介绍过的解决方案)可能比numpy解决方案快得多:class VectorArray:

    def __init__(self, x, y, z):

    self.data = np.array([x,y,z])

    # addition: python solution 3 times faster

    %timeit VectorList(1, 2, 3) + VectorList(3, 2, 1)

    # 100000 loops, best of 3: 9.48 µs per loop

    %timeit VectorArray(1, 2, 3).data + VectorArray(3, 2, 1).data

    # 10000 loops, best of 3: 35.6 µs per loop

    # cross product: python solution 16 times faster

    v = Vector(1, 2, 3)

    a = np.array([1,2,3]) # using a plain array to avoid the class-overhead

    %timeit v.crossproduct(v)

    # 100000 loops, best of 3: 5.27 µs per loop

    %timeit np.cross(a, a)

    # 10000 loops, best of 3: 84.9 µs per loop

    # inner product: python solution 4 times faster

    %timeit v.scalarproduct(v)

    # 1000000 loops, best of 3: 1.3 µs per loop

    %timeit np.inner(a, a)

    # 100000 loops, best of 3: 5.11 µs per loop

    不过,正如我所说,这些计时是微秒级的,所以这实际上是微观优化。但是,如果您的重点是类的最佳性能,那么使用纯python和自实现函数可以更快。

    一旦你尝试做很多线性代数运算,你就应该利用numpys向量化运算。其中大多数与您描述的类不兼容,完全不同的方法可能是合适的:例如,一个类以与numpy函数正确接口的方式存储数组向量数组(多维数组)!但我认为这超出了这个答案的范围,也不会真正回答您的问题,因为这个问题仅限于一个只存储3个值的类。

    我用同样的方法用不同的方法做了一些基准测试,但是这有点作弊。一般来说,您不应该为一个函数调用计时,您应该测量程序的执行时间。在程序中,一个被称为数百万次的函数中的一个微小的速度差可以比一个只被称为几次的方法中的一个巨大的速度差产生更大的整体差异。。。。或者不!我只能提供函数的计时,因为您没有共享程序或用例,所以您需要找到最适合您的方法(正确性和性能)。

    结论

    还有其他几个因素可以考虑哪种方法是最好的,但这些都是“元”原因,与您的程序没有直接关系。重新发明轮子(自己实现功能)是一个学习的机会。你需要确保它工作正常,你可以计时,如果它太慢,你可以尝试不同的方法来优化它。你开始考虑算法的复杂性,常数因子,正确性。。。而不是考虑“哪个函数将解决我的问题”或“我如何使那个numpy函数正确地解决我的问题”。

    对length-3数组使用NumPy可能就像“用大炮向苍蝇射击”一样,但这是一个很好的机会,可以让您更加熟悉NumPy的功能,将来您将更加了解NumPy的工作原理(矢量化、索引、广播等),即使NumPy不适合这个问题和答案。

    尝试不同的方法,看看你能走多远。我在回答这个问题时学到了很多,尝试这些方法很有趣——比较结果是否有差异,计时方法调用并评估它们的局限性!

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  • DES的几填补方式DES是对64位数据的加密算法,如数据位数不足64位的倍数,需要填充,补充到64位的倍数。NoPaddingAPI或算法本身不对数据进行处理,加密数据由加密双方约定填补算法。例如若对字符串数据进行加解密,...

    DES的几种填补方式

    DES是对64位数据的加密算法,如数据位数不足64位的倍数,需要填充,补充到64位的倍数。

    NoPadding

    API或算法本身不对数据进行处理,加密数据由加密双方约定填补算法。例如若对字符串数据进行加解密,可以补充\0或者空格,然后trim

    PKCS5Padding

    加密前:数据字节长度对8取余,余数为m,若m>0,则补足8-m个字节,字节数值为8-m,即差几个字节就补几个字节,字节数值即为补充的字节数,若为0则补充8个字节的8

    解密后:取最后一个字节,值为m,则从数据尾部删除m个字节,剩余数据即为加密前的原文

    因为DES是一种block cipher,一个block要8个字节,所以要加密的东西要分成8字节的整数倍,不足的就填充。

    PKCS5Padding这种填充,填的字节代表所填字节的总数:

    比如差三个字节的话填为 @@@@@333 差7个字节就填为 @7777777 没有差就填 88888888

    下面两种摘自wiki:

    ISO 10126

    ISO 10126  specifies that the padding should be done at the end of that last block with random bytes, and the padding boundary should be specified by the last byte.

    Example: In the following example the block size is 8 bytes and padding is required for 4 bytes

    ... | DD DD DD DD DD DD DD DD | DD DD DD DD 81 A6 23 04 |

    意思就是前面随机填充,最后一个字节填充总共补充的字节数。

    Zero padding

    All the bytes that are required to be padded are padded with zero. The zero padding scheme has not been standardized for encryption, although it is specified for hashes and MACs as Padding Method 1 in ISO/IEC 10118-1 and ISO/IEC 9797-1.

    Example: In the following example the block size is 8 bytes and padding is required for 4 bytes

    ... | DD DD DD DD DD DD DD DD | DD DD DD DD 00 00 00 00 |

    Zero padding may not be reversible if the original file ends with one or more zero bytes, making it impossible to distinguish between plaintext data bytes and padding bytes. It may be used when the length of the message can be derived out-of-band. It is often applied to binary encoded strings as the null character can usually be stripped off as whitespace.

    Zero padding is sometimes also referred to as "null padding" or "zero byte padding". Some implementations may add an additional block of zero bytes if the plaintext is already divisible by the block size.

    不足8位补 0,有可能会出问题,因为不知道数据本身会不会以一个或多个 0 字节结尾。

    关于DES/CBC模式的向量:

    在CBC(不光是DES算法)模式下,iv通过随机数(或伪随机)机制产生是一种比较常见的方法。iv的作用主要是用于产生密文的第一个block,以使最终生成的密文产生差异(明文相同的情况下),使密码攻击变得更为困难,除此之外iv并无其它用途。最大的好处是,即使相同的明文,相同的密钥,也能产生不同的密文。

    使用在线工具进行验证,对于相同的明文,密钥,使用相同的向量时,多次实验生成的密文是一样的;而使用不同的密钥时,生成的密文差别很大,证实了向量的作用。

    实际使用过,发现即使使用错误的向量,有时也能正常解密出数据(数据在解密后进行了解压缩操作,能正常解压即认为是解密正确),觉得奇怪,在线验证了一下,发现使用正确密钥、错误向量,解密出来的数据其实并不正确。向量错误时,解密出来数据的前8字节会与原明文有所不同,而后面所有的字节都完全正确,而且,前面错误的地方与向量错误的位数刚好对应,比如向量的第5个字节错误,则解密出来的数据第5个字节是错的,其它均正确。

    出现上述现象,是因为CBC模式在加密时,只会使用向量与第一个明文分组进行异或、加密得到第一组密文,从第二组之后的每一次操作都将前一组密文与明文进行异或、加密,得到密文;因此在解密时只在解密第一个分组时需要使用向量,而之后的分组,使用的是前一个密文分组,因此向量错误时不会影响后面的分组解密。

    另外有一点疑惑,使用 jdk 自带的类库,同样的明文、密钥、向量,产生的密文不一样,应该是加入了随机机制,具体原因待分析。

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空空如也

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向量处理方式有三种