Enviar pesquisa
Carregar
RSA暗号で学ぶ初めてのCommonLisp #素因数分解(試行除算)
•
Transferir como ODP, PDF
•
5 gostaram
•
2,673 visualizações
pgf2alpha
Seguir
Kyoto.lisp Tech Talk #1 p.5 :%s/素因数分化/素因数分解/g
Leia menos
Leia mais
Denunciar
Compartilhar
Denunciar
Compartilhar
1 de 10
Baixar agora
Recomendados
GC in C++0x
GC in C++0x
yak1ex
X hago2 shortcoding 20110827
X hago2 shortcoding 20110827
uskey512
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
ytanno
JavaScript 勉強会 ― 変数・演算子・文
JavaScript 勉強会 ― 変数・演算子・文
Appresso Engineering Team
Palin
Palin
oupc
入門Transducers
入門Transducers
sohta
wq-2. 待ち行列
wq-2. 待ち行列
kunihikokaneko1
[Basic 3] 計算量 / 配列, 連結リスト / ハッシュ テーブル / スタック, キュー
[Basic 3] 計算量 / 配列, 連結リスト / ハッシュ テーブル / スタック, キュー
Yuto Takei
Recomendados
GC in C++0x
GC in C++0x
yak1ex
X hago2 shortcoding 20110827
X hago2 shortcoding 20110827
uskey512
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
ytanno
JavaScript 勉強会 ― 変数・演算子・文
JavaScript 勉強会 ― 変数・演算子・文
Appresso Engineering Team
Palin
Palin
oupc
入門Transducers
入門Transducers
sohta
wq-2. 待ち行列
wq-2. 待ち行列
kunihikokaneko1
[Basic 3] 計算量 / 配列, 連結リスト / ハッシュ テーブル / スタック, キュー
[Basic 3] 計算量 / 配列, 連結リスト / ハッシュ テーブル / スタック, キュー
Yuto Takei
Vanishing Component Analysis
Vanishing Component Analysis
Koji Matsuda
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
ryotat
東京都市大学 データ解析入門 5 スパース性と圧縮センシング 2
東京都市大学 データ解析入門 5 スパース性と圧縮センシング 2
hirokazutanaka
How to study stat
How to study stat
Ak Ok
Material
Material
_TUNE_
Deep learning _linear_algebra___probablity___information
Deep learning _linear_algebra___probablity___information
takutori
第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章
Tomonobu_Hirano
公開鍵暗号1: RSA暗号
公開鍵暗号1: RSA暗号
Joe Suzuki
会津合宿2015Day3:D問題
会津合宿2015Day3:D問題
HCPC: 北海道大学競技プログラミングサークル
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
Taiji Suzuki
Prml9
Prml9
KENTAROHARA
Rの高速化
Rの高速化
弘毅 露崎
文字列処理
文字列処理
Ryunosuke Iwai
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
yushin_hirano
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
Teppei Kurita
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
Miki Katsuragi
公開鍵暗号(1): RSA暗号
公開鍵暗号(1): RSA暗号
Joe Suzuki
KDD'17読み会:Anomaly Detection with Robust Deep Autoencoders
KDD'17読み会:Anomaly Detection with Robust Deep Autoencoders
Satoshi Hara
Icml yomikai 07_16
Icml yomikai 07_16
Yo Ehara
Rcppのすすめ
Rcppのすすめ
Masaki Tsuda
Mais conteúdo relacionado
Semelhante a RSA暗号で学ぶ初めてのCommonLisp #素因数分解(試行除算)
Vanishing Component Analysis
Vanishing Component Analysis
Koji Matsuda
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
ryotat
東京都市大学 データ解析入門 5 スパース性と圧縮センシング 2
東京都市大学 データ解析入門 5 スパース性と圧縮センシング 2
hirokazutanaka
How to study stat
How to study stat
Ak Ok
Material
Material
_TUNE_
Deep learning _linear_algebra___probablity___information
Deep learning _linear_algebra___probablity___information
takutori
第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章
Tomonobu_Hirano
公開鍵暗号1: RSA暗号
公開鍵暗号1: RSA暗号
Joe Suzuki
会津合宿2015Day3:D問題
会津合宿2015Day3:D問題
HCPC: 北海道大学競技プログラミングサークル
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
Taiji Suzuki
Prml9
Prml9
KENTAROHARA
Rの高速化
Rの高速化
弘毅 露崎
文字列処理
文字列処理
Ryunosuke Iwai
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
yushin_hirano
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
Teppei Kurita
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
Miki Katsuragi
公開鍵暗号(1): RSA暗号
公開鍵暗号(1): RSA暗号
Joe Suzuki
KDD'17読み会:Anomaly Detection with Robust Deep Autoencoders
KDD'17読み会:Anomaly Detection with Robust Deep Autoencoders
Satoshi Hara
Icml yomikai 07_16
Icml yomikai 07_16
Yo Ehara
Rcppのすすめ
Rcppのすすめ
Masaki Tsuda
Semelhante a RSA暗号で学ぶ初めてのCommonLisp #素因数分解(試行除算)
(20)
Vanishing Component Analysis
Vanishing Component Analysis
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
行列およびテンソルデータに対する機械学習(数理助教の会 2011/11/28)
東京都市大学 データ解析入門 5 スパース性と圧縮センシング 2
東京都市大学 データ解析入門 5 スパース性と圧縮センシング 2
How to study stat
How to study stat
Material
Material
Deep learning _linear_algebra___probablity___information
Deep learning _linear_algebra___probablity___information
第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章
公開鍵暗号1: RSA暗号
公開鍵暗号1: RSA暗号
会津合宿2015Day3:D問題
会津合宿2015Day3:D問題
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
Prml9
Prml9
Rの高速化
Rの高速化
文字列処理
文字列処理
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
StanとRでベイズ統計モデリング 11章 離散値をとるパラメータ
公開鍵暗号(1): RSA暗号
公開鍵暗号(1): RSA暗号
KDD'17読み会:Anomaly Detection with Robust Deep Autoencoders
KDD'17読み会:Anomaly Detection with Robust Deep Autoencoders
Icml yomikai 07_16
Icml yomikai 07_16
Rcppのすすめ
Rcppのすすめ
RSA暗号で学ぶ初めてのCommonLisp #素因数分解(試行除算)
1.
00. First RSA 暗号で学ぶ初めての
CommonLisp # 素因数分解(試行除算) 2012-05-12
2.
01. Profile
Akiko Terada (@pgf2) Work : software developer
3.
02. Attention!! すべてはフィーリングで!!
4.
03. Index ●RSA 暗号 ●
試行除算による素因数分解 ● 参考
5.
04. RSA 複合鍵 :
p, q 暗号鍵 : n = p*q 1. 異なる素数 p, q を選ぶ 2. メッセージ(平文)を n で暗号化する 3. メッセージ(暗号文)を p, q で複合化する 安全性は効率的に ・与えられた整数 n を素因数分化する方法 ・ある整数が素数であることを証明する方法 に依存する
6.
05. Trial division
- algorithm Input: 正の整数 n Output: 素因数 Step1: op = 2 Step2: n ≡ 0 (mod op) → true: op は n の素因数 End → false: Step3 Step3: op++ Step4: op >= floor(√n) → true: n は素数 End → false: Step2
7.
05. Trial division
- program (defun prime-factor(n) (cond ((= n 1) (list nil 1)) (t (labels ((pf (&optional (op 2)) (cond ((> op (sqrt n)) (list t n)) ((zerop (rem n op)) (list nil op)) (t (pf (+ op 1)))))) (pf))))) (defun trial-division(n) (let ((prime-factors nil)) (cond ((= n 1) (setq prime-factors (list n))) (t (labels ((td (&optional (op n)) (let ((lst (prime-factor op))) (setq prime-factors (cons (car (cdr lst)) prime-factors)) (unless (car lst) (td (/ op (car (cdr lst)))))))) (td)) prime-factors))))
8.
05. Trial division
- efficiency 素因数分解したい整数 n が 小さい素数で割り切れるときのみ効率的となる! → フェルマーの素因数分解へ続く 整数 n が√ n より余り大きくない因数を持つときに 効率が良くなるアルゴリズム
9.
06. Reference ISBN-13: 978-4627847613 ISBN-13:
978-4431709442 ISBN-13: 978-4621062869
10.
07. Last ご清聴ありがとうございました!
Baixar agora