【发布时间】:2018-09-30 20:06:54
【问题描述】:
这是RainbowCrack作者的一个MATLAB函数:
function ret = calc_success_probability(N, t, m)
arr = zeros(1, t - 1);
arr(1) = m;
for i = 2 : t - 1
arr(i) = N * (1 - (1 - 1 / N) ^ arr(i - 1));
end
exp = 0;
for i = 1 : t - 1
exp = exp + arr(i);
end
ret = 1 - (1 - 1 / N) ^ exp;
它计算在给定彩虹表的情况下成功找到明文密码的概率,该彩虹表的键空间为N,一个大的无符号整数,链的长度为t,链的数量为m。
示例运行:
calc_success_probability(80603140212, 2400, 40000000)
返回 0.6055。
我很难将它转换成 Python。在 Python 3 中,不再有最大整数,所以 N 不是问题。我认为在计算中我必须将所有内容强制为一个大浮点数,但我不确定。
我也不知道 MATLAB 中的操作顺序。我认为代码是这样说的:
创建大小为 [1 .. 10] 的数组,因此有十个元素 用零初始化该数组的每个元素
在从零开始的索引中,我认为这是 array[0 .. t-1],看起来 MATLAB 使用 1 作为第一个(第 0 个)索引。
然后数组的第二个元素(基于 0 的索引)初始化为 m。
对于数组中的每个元素,pos=1(从 0 开始的索引)到 t-1:
array[pos] = N * (1 - (1 - 1/N) ** array[pos-1]
其中** 是幂运算符。我认为功率是 MATLAB 中的^,所以N * (1 - (1-1/N) 到array[pos-1] 功率就像上面那样。
然后设置一个指数。对于数组 0 到 t-1 中的每个元素:
指数是指数 + 1
返回概率 = 1 - (1 - 1/N) exp 的幂;
我的 Python 代码看起来像这样,但不起作用。我不知道为什么,但可能是我对 MATLAB 或 Python 的了解不够,或者我在某种程度上读错了数学,而 MATLAB 中发生的事情并不是我所期望的,即我的操作顺序和/或类型错误,无法使其正常工作,而我在这些方面遗漏了一些东西......
def calc_success_probability(N, t, m):
comp_arr = []
# array with indices 1 to t-1 in MATLAB, which is otherwise 0 to t-2???
# range with 0, t is 0 to t excluding t, so t here is t-1, t-1 is up
# to including t-2... sounds wrong...
for i in range(0, t-1):
# initialize array
comp_arr.append(0)
print("t = {0:d}, array size is {1:d}".format(t, len(comp_arr)))
# zero'th element chain count
comp_arr[0] = m
for i in range(1, t-1):
comp_arr[i] = N * (1 - (1 - 1 / N)) ** comp_arr[i-1]
final_exp = 0
for i in range(0, t-1):
final_exp = final_exp + comp_arr[i]
probability = (1 - (1 - 1 / N)) ** final_exp
return probability
【问题讨论】:
标签: python matlab probability rainbowtable