RAS算法原理

如果你问我,哪一种算法最重要?我可能会回答“公钥加密算法”。因为它是计算机通信安全的基石,保证了加密数据不会被破解。你可以想象一下,信用卡交易被破解的后果。

进入正题之前,我先简单介绍一下,什么是”公钥加密算法”。

一、一点历史

1976年以前,所有的加密方法都是同一种模式:

(1)甲方选择某一种加密规则,对信息进行加密;

(2)乙方使用同一种规则,对信息进行解密。

由于加密和解密使用同样规则(简称”密钥”),这被称为“对称加密算法”(Symmetric-key algorithm)。

这种加密模式有一个最大弱点:甲方必须把加密规则告诉乙方,否则无法解密。保存和传递密钥,就成了最头疼的问题。

1976年,两位美国计算机学家Whitfield Diffie 和 Martin Hellman,提出了一种崭新构思,可以在不直接传递密钥的情况下,完成解密。这被称为“Diffie-Hellman密钥交换算法”。这个算法启发了其他科学家。人们认识到,加密和解密可以使用不同的规则,只要这两种规则之间存在某种对应关系即可,这样就避免了直接传递密钥。

这种新的加密模式被称为”非对称加密算法”。

(1)乙方生成两把密钥(公钥和私钥)。公钥是公开的,任何人都可以获得,私钥则是保密的。

(2)甲方获取乙方的公钥,然后用它对信息加密。

(3)乙方得到加密后的信息,用私钥解密。

如果公钥加密的信息只有私钥解得开,那么只要私钥不泄漏,通信就是安全的。

1977年,三位数学家Rivest、Shamir 和 Adleman 设计了一种算法,可以实现非对称加密。这种算法用他们三个人的名字命名,叫做RSA算法。从那时直到现在,RSA算法一直是最广为使用的”非对称加密算法”。毫不夸张地说,只要有计算机网络的地方,就有RSA算法。

这种算法非常可靠,密钥越长,它就越难破解。根据已经披露的文献,目前被破解的最长RSA密钥是768个二进制位。也就是说,长度超过768位的密钥,还无法破解(至少没人公开宣布)。因此可以认为,1024位的RSA密钥基本安全,2048位的密钥极其安全。

下面,我就进入正题,解释RSA算法的原理。文章共分成两部分,今天是第一部分,介绍要用到的四个数学概念。你可以看到,RSA算法并不难,只需要一点数论知识就可以理解。

二、互质关系

如果两个正整数,除了1以外,没有其他公因子,我们就称这两个数是互质关系(coprime)。比如,15和32没有公因子,所以它们是互质关系。这说明,不是质数也可以构成互质关系。

关于互质关系,不难得到以下结论:

1. 任意两个质数构成互质关系,比如13和61。

2. 一个数是质数,另一个数只要不是前者的倍数,两者就构成互质关系,比如3和10。

3. 如果两个数之中,较大的那个数是质数,则两者构成互质关系,比如97和57。

4. 1和任意一个自然数是都是互质关系,比如1和99。

5. p是大于1的整数,则p和p-1构成互质关系,比如57和56。

6. p是大于1的奇数,则p和p-2构成互质关系,比如17和15。

三、欧拉函数

请思考以下问题:

任意给定正整数n,请问在小于等于n的正整数之中,有多少个与n构成互质关系?(比如,在1到8之中,有多少个数与8构成互质关系?)

计算这个值的方法就叫做欧拉函数,以φ(n)表示。在1到8之中,与8形成互质关系的是1、3、5、7,所以 φ(n) = 4。

φ(n) 的计算方法并不复杂,但是为了得到最后那个公式,需要一步步讨论。

第一种情况

如果n=1,则 φ(1) = 1 。因为1与任何数(包括自身)都构成互质关系。

第二种情况

如果n是质数,则 φ(n)=n-1 。因为质数与小于它的每一个数,都构成互质关系。比如5与1、2、3、4都构成互质关系。

第三种情况

如果n是质数的某一个次方,即 n = p^k (p为质数,k为大于等于1的整数),则

比如 φ(8) = φ(2^3) =2^3 – 2^2 = 8 -4 = 4。

这是因为只有当一个数不包含质数p,才可能与n互质。而包含质数p的数一共有p^(k-1)个,即1×p、2×p、3×p、…、p^(k-1)×p,把它们去除,剩下的就是与n互质的数。

上面的式子还可以写成下面的形式:

可以看出,上面的第二种情况是 k=1 时的特例。

第四种情况

如果n可以分解成两个互质的整数之积,

  n = p1 × p2

  φ(n) = φ(p1p2) = φ(p1)φ(p2)

即积的欧拉函数等于各个因子的欧拉函数之积。比如,φ(56)=φ(8×7)=φ(8)×φ(7)=4×6=24。

这一条的证明要用到“中国剩余定理”, 这里就不展开了,只简单说一下思路:如果a与p1互质(a<p1),b与p2互质(b<p2),c与p1p2互质(c<p1p2),则 c与数对 (a,b) 是一一对应关系。由于a的值有φ(p1)种可能,b的值有φ(p2)种可能,则数对 (a,b) 有φ(p1)φ(p2)种可能,而c的值有φ(p1p2)种可能,所以φ(p1p2)就等于φ(p1)φ(p2)。

第五种情况

因为任意一个大于1的正整数,都可以写成一系列质数的积。

根据第4条的结论,得到

再根据第3条的结论,得到

也就等于

这就是欧拉函数的通用计算公式。比如,1323的欧拉函数,计算过程如下:

四、欧拉定理

欧拉函数的用处,在于欧拉定理。”欧拉定理”指的是:

如果两个正整数a和n互质,则n的欧拉函数 φ(n) 可以让下面的等式成立:

也就是说,a的φ(n)次方被n除的余数为1。或者说,a的φ(n)次方减去1,可以被n整除。比如,3和7互质,而7的欧拉函数φ(7)等于6,所以3的6次方(729)减去1,可以被7整除(728/7=104)。

欧拉定理的证明比较复杂,这里就省略了。我们只要记住它的结论就行了。

欧拉定理可以大大简化某些运算。比如,7和10互质,根据欧拉定理,

已知 φ(10) 等于4,所以马上得到7的4倍数次方的个位数肯定是1。

因此,7的任意次方的个位数(例如7的222次方),心算就可以算出来。

欧拉定理有一个特殊情况。

假设正整数a与质数p互质,因为质数p的φ(p)等于p-1,则欧拉定理可以写成

这就是著名的费马小定理。它是欧拉定理的特例。

欧拉定理是RSA算法的核心。理解了这个定理,就可以理解RSA。

五、模反元素

还剩下最后一个概念:

如果两个正整数a和n互质,那么一定可以找到整数b,使得 ab-1 被n整除,或者说ab被n除的余数是1。

这时,b就叫做a的“模反元素”

比如,3和11互质,那么3的模反元素就是4,因为 (3 × 4)-1 可以被11整除。显然,模反元素不止一个, 4加减11的整数倍都是3的模反元素 {…,-18,-7,4,15,26,…},即如果b是a的模反元素,则 b+kn 都是a的模反元素。

欧拉定理可以用来证明模反元素必然存在。

可以看到,a的 φ(n)-1 次方,就是a的模反元素。

==========================================

好了,需要用到的数学工具,全部介绍完了。RSA算法涉及的数学知识,就是上面这些,下一次我就来介绍公钥和私钥到底是怎么生成的。

有了这些知识,我们就可以看懂RSA算法。这是目前地球上最重要的加密算法。

六、密钥生成的步骤

我们通过一个例子,来理解RSA算法。假设爱丽丝要与鲍勃进行加密通信,她该怎么生成公钥和私钥呢?

第一步,随机选择两个不相等的质数p和q。

爱丽丝选择了61和53。(实际应用中,这两个质数越大,就越难破解。)

第二步,计算p和q的乘积n。

爱丽丝就把61和53相乘。

  n = 61×53 = 3233

n的长度就是密钥长度。3233写成二进制是110010100001,一共有12位,所以这个密钥就是12位。实际应用中,RSA密钥一般是1024位,重要场合则为2048位。

第三步,计算n的欧拉函数φ(n)。

根据公式:

  φ(n) = (p-1)(q-1)

爱丽丝算出φ(3233)等于60×52,即3120。

第四步,随机选择一个整数e,条件是1< e < φ(n),且e与φ(n) 互质。

爱丽丝就在1到3120之间,随机选择了17。(实际应用中,常常选择65537。)

第五步,计算e对于φ(n)的模反元素d。

所谓“模反元素”就是指有一个整数d,可以使得ed被φ(n)除的余数为1。

  ed ≡ 1 (mod φ(n))

这个式子等价于

  ed – 1 = kφ(n)

于是,找到模反元素d,实质上就是对下面这个二元一次方程求解。

  ex + φ(n)y = 1

已知 e=17, φ(n)=3120,

  17x + 3120y = 1

这个方程可以用“扩展欧几里得算法”求解,此处省略具体过程。总之,爱丽丝算出一组整数解为 (x,y)=(2753,-15),即 d=2753。

至此所有计算完成。

第六步,将n和e封装成公钥,n和d封装成私钥。

在爱丽丝的例子中,n=3233,e=17,d=2753,所以公钥就是 (3233,17),私钥就是(3233, 2753)。

实际应用中,公钥和私钥的数据都采用ASN.1格式表达(实例)。

七、RSA算法的可靠性

回顾上面的密钥生成步骤,一共出现六个数字:

p
q
n
φ(n)
e
d

这六个数字之中,公钥用到了两个(n和e),其余四个数字都是不公开的。其中最关键的是d,因为n和d组成了私钥,一旦d泄漏,就等于私钥泄漏。

那么,有无可能在已知n和e的情况下,推导出d?

(1)ed≡1 (mod φ(n))。只有知道e和φ(n),才能算出d。

(2)φ(n)=(p-1)(q-1)。只有知道p和q,才能算出φ(n)。

(3)n=pq。只有将n因数分解,才能算出p和q。

结论:如果n可以被因数分解,d就可以算出,也就意味着私钥被破解。

可是,大整数的因数分解,是一件非常困难的事情。目前,除了暴力破解,还没有发现别的有效方法。维基百科这样写道:

“对极大整数做因数分解的难度决定了RSA算法的可靠性。换言之,对一极大整数做因数分解愈困难,RSA算法愈可靠。

假如有人找到一种快速因数分解的算法,那么RSA的可靠性就会极度下降。但找到这样的算法的可能性是非常小的。今天只有短的RSA密钥才可能被暴力破解。到2008年为止,世界上还没有任何可靠的攻击RSA算法的方式。

只要密钥长度足够长,用RSA加密的信息实际上是不能被解破的。”

举例来说,你可以对3233进行因数分解(61×53),但是你没法对下面这个整数进行因数分解。

12301866845301177551304949
58384962720772853569595334
79219732245215172640050726
36575187452021997864693899
56474942774063845925192557
32630345373154826850791702
61221429134616704292143116
02221240479274737794080665
351419597459856902143413

它等于这样两个质数的乘积:

33478071698956898786044169
84821269081770479498371376
85689124313889828837938780
02287614711652531743087737
814467999489
×
36746043666799590428244633
79962795263227915816434308
76426760322838157396665112
79233373417143396810270092
798736308917

事实上,这大概是人类已经分解的最大整数(232个十进制位,768个二进制位)。比它更大的因数分解,还没有被报道过,因此目前被破解的最长RSA密钥就是768位。

八、加密和解密

有了公钥和密钥,就能进行加密和解密了。

(1)加密要用公钥 (n,e)

假设鲍勃要向爱丽丝发送加密信息m,他就要用爱丽丝的公钥 (n,e) 对m进行加密。这里需要注意,m必须是整数(字符串可以取ascii值或unicode值),且m必须小于n。

所谓”加密”,就是算出下式的c:

  me ≡ c (mod n)

爱丽丝的公钥是 (3233, 17),鲍勃的m假设是65,那么可以算出下面的等式:

  6517 ≡ 2790 (mod 3233)

于是,c等于2790,鲍勃就把2790发给了爱丽丝。

(2)解密要用私钥(n,d)

爱丽丝拿到鲍勃发来的2790以后,就用自己的私钥(3233, 2753) 进行解密。可以证明,下面的等式一定成立:

  cd ≡ m (mod n)

也就是说,c的d次方除以n的余数为m。现在,c等于2790,私钥是(3233, 2753),那么,爱丽丝算出

  27902753 ≡ 65 (mod 3233)

因此,爱丽丝知道了鲍勃加密前的原文就是65。

至此,”加密–解密”的整个过程全部完成。

我们可以看到,如果不知道d,就没有办法从c求出m。而前面已经说过,要知道d就必须分解n,这是极难做到的,所以RSA算法保证了通信安全。

你可能会问,公钥(n,e) 只能加密小于n的整数m,那么如果要加密大于n的整数,该怎么办?有两种解决方法:一种是把长信息分割成若干段短消息,每段分别加密;另一种是先选择一种”对称性加密算法”(比如DES),用这种算法的密钥加密信息,再用RSA公钥加密DES密钥。

九、私钥解密的证明

最后,我们来证明,为什么用私钥解密,一定可以正确地得到m。也就是证明下面这个式子:

  cd ≡ m (mod n)

因为,根据加密规则

  me ≡ c (mod n)

于是,c可以写成下面的形式:

  c = me - kn

将c代入要我们要证明的那个解密规则:

  (me - kn)d ≡ m (mod n)

它等同于求证

  med ≡ m (mod n)

由于

  ed ≡ 1 (mod φ(n))

所以

  ed = hφ(n)+1

将ed代入:

  mhφ(n)+1 ≡ m (mod n)

接下来,分成两种情况证明上面这个式子。

(1)m与n互质。

根据欧拉定理,此时

  mφ(n) ≡ 1 (mod n)

得到

  (mφ(n))h × m ≡ m (mod n)

原式得到证明。

(2)m与n不是互质关系。

此时,由于n等于质数p和q的乘积,所以m必然等于kp或kq。

以 m = kp为例,考虑到这时k与q必然互质,则根据欧拉定理,下面的式子成立:

  (kp)q-1 ≡ 1 (mod q)

进一步得到

  [(kp)q-1]h(p-1) × kp ≡ kp (mod q)

  (kp)ed ≡ kp (mod q)

将它改写成下面的等式

  (kp)ed = tq + kp

这时t必然能被p整除,即 t=t’p

  (kp)ed = t’pq + kp

因为 m=kp,n=pq,所以

  med ≡ m (mod n)

原式得到证明。

时间: 2024-12-28 01:36:56

RAS算法原理的相关文章

Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)

Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂) [尊重原创,转载请注明出处] http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333     本人最初了解AdaBoost算法着实是花了几天时间,才明白他的基本原理.也许是自己能力有限吧,很多资料也是看得懵懵懂懂.网上找了一下关于Adaboost算法原理分析,大都是你复制我,我摘抄你,反正我也搞不清谁是原创.有些资料给出的Adaboost实例,要么是没有代码,要么省略很多步骤,让初学者

FP Tree算法原理总结

在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法的原理做了总结.作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈.为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法运行的效率.下面我们就对FP Tree算法做一个总结. 1. FP Tree数据结构 为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据.这个数据结构包括三部分,如下图所示: 第一部分是一个项

分布式memcached学习(四)&mdash;&mdash; 一致性hash算法原理

    分布式一致性hash算法简介 当你看到"分布式一致性hash算法"这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布

POJ1523(求连用分量数目,tarjan算法原理理解)

SPF Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 7406   Accepted: 3363 Description Consider the two networks shown below. Assuming that data moves around these networks only between directly connected nodes on a peer-to-peer basis, a

Kmeans聚类算法原理与实现

Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为k个类别,算法描述如下: (1)适当选择k个类的初始中心,最初一般为随机选取: (2)在每次迭代中,对任意一个样本,分别求其到k个中心的欧式距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用

【转】两种非对称算法原理:RSA和DH

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-7550780-id-2611984.html 两种非对称算法原理:RSA和DH 虽然对称算法的效率高,但是密钥的传输需要另外的信道.非对称算法RSA和DH可以解决密钥的传输问题(当然,它们的作用不限于此).这两个算法的名字都是来自于算法作者的缩写,希望有朝一日能够出现用中国人命名的加密算法.非对称算法的根本原理就是单向函数,f(a)=b,但是用b很难得到a. RSA算法 RSA算法是基于大数难于分解的原理.不但可以用于认证,也可

Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一)

转自:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同时也是图象分割所依赖的重要特征,边缘检测主要是图象的灰度变化的度量.检测和定位,自从1959提出边缘检测以来,经过五十多年

排序算法原理及实现

算法一:直接插入排序 算法实现原理:就是计算一个新元素是应该放在哪里?每次进来一个都会进行和原来顺序进行重新组合. 代码实现:Java public int[] testInsertionSort(int[] data){ // this methord is very easy. for(int i = 1;i < data.length;i++){ int temp = data[i]; int j =i; while(j>0 && data[j-1]>temp){

Bagging与随机森林算法原理小结

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,