RSA(Rivest-Shamir-Adleman)算法是迄今为止最具代表性的公钥加密算法,如何破译RSA一直是一个研究热点。基于寻找大整数约数的困难性,实现RSA密码破译的难度巨大,所以这也是一个研究难点。分解大整数是研究者们最为常用的破译RSA密码的途径,但是应用一般的计算模型很难求解该问题。本文首次应用一种生物计算模型——脉冲神经膜(Spiking Neural P,SN P)系统来研究大整数分解从而在理论上解决RSA密码破译问题。本文首先分析一种SN P系统扩展模型——突触上带规则及权值的SN P(Weighted Spiking Neural P with Rules on Synapses,RWSN P)系统的运算性能。通过构造实现加法运算和乘法运算的RWSN P系...
