sidh 的项目扩展与二次开发
项目的基础介绍
sidh 是一个使用 Go 语言实现的 Supersingular Isogeny Diffie-Hellman (SIDH) 和 Supersingular Isogeny Key Exchange (SIKE) 的开源项目。SIDH 和 SIKE 是基于超奇异等ogeny 基础上的密钥交换协议,它们在密码学中用于建立安全的通信通道。该项目的实现参考了 NIST 提交的 SIDH 规范,并从 Microsoft Research 的实现中移植了一部分字段算术代码。
项目的核心功能
项目的核心功能是实现了 SIDH 密钥协商协议,以及基于 SIDH 的 SIKE 公钥加密和密钥封装机制。这些功能使得开发者可以在需要高度安全性的场景中使用这些算法,例如在建立安全的通信连接或进行安全密钥交换的过程中。
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用了 Go 语言的标准库进行开发,同时涉及到了一些汇编语言优化。由于 Go 语言本身提供了丰富的标准库,因此项目并没有依赖外部的框架或库。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
internal/p503: 实现 P503 字段算术的包。internal/p751: 实现 P751 字段算术的包。sidh: 实现 SIDH 密钥协商的包。sike: 实现 SIKE 公钥加密和密钥封装机制的包。.travis.yml: 用于在 Travis CI 上进行自动化测试的配置文件。LICENSE: 项目的许可文件。Makefile: 用于构建项目的 Makefile 文件。README.md: 项目说明文件。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
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性能优化:可以对项目中的算术运算进行优化,提高算法的执行效率,特别是在关键的计算路径上。
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安全性增强:根据最新的密码学研究成果,增强算法的安全性,例如添加对抗侧信道攻击的措施。
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功能扩展:项目目前仅实现了核心的密钥交换和加密功能,可以扩展更多的密码学原语,如签名和验证等。
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跨平台支持:虽然 Go 语言本身具有良好的跨平台性,但可以在不同的平台上进行针对性优化,确保算法在各种环境下都能高效运行。
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集成测试:增加更多的集成测试用例,以确保在各种使用场景下,算法的正确性和稳定性。
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文档完善:完善项目的文档,提供更详细的算法说明、使用教程和最佳实践,帮助新用户快速上手。
通过这些扩展和二次开发的方向,sidh 项目可以更好地服务于开源社区,并在密码学领域发挥更大的作用。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00