数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Design process of a cryptosystem
如果你也在 怎样密码学Cryptography Theory 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。密码学Cryptography Theory 是对存在对抗行为的安全通信技术的实践和研究。 更广泛地说,密码学是关于构建和分析防止第三方或公众阅读私人信息的协议;信息安全的各个方面,如数据保密性、数据完整性、认证和不可抵赖性是现代密码学的核心。现代密码学存在于数学、计算机科学、电子工程、通信科学和物理学等学科的交叉点。密码学的应用包括电子商务、基于芯片的支付卡、数字货币、计算机密码和军事通信。
密码学Cryptography Theory 在现代很大程度上是基于数学理论和计算机科学实践的;密码学算法是围绕计算硬度假设设计的,这使得这种算法在实际操作中很难被任何对手破解。虽然在理论上有可能破解一个设计良好的系统,但在实际操作中这样做是不可行的。因此,这种方案,如果设计得好,被称为 “计算安全”;理论上的进步(例如,整数分解算法的改进)和更快的计算技术要求这些设计被不断地重新评估,如果有必要的话,要进行调整。信息理论上的安全方案,即使有无限的计算能力也无法被破解,如一次性密码键盘,在实践中比理论上可被破解但计算上安全的最佳方案更难使用。
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The following chapters will focus on describing cryptographic primitives and how they work. However, it is extremely important from a practical security perspective to recognise that the primitives themselves must always be considered as part of a process, rather than isolated mechanisms. The process that surrounds a cryptographic primitive includes the following.
SELECTION OR DESIGN OF APRIMITIVE
The selection of a cryptographic primitive depends on the application requirements. For example, with respect to selection of an encryption algorithm, this part of the process may involve asking questions such as:
Should we use symmetric or public-key encryption?
What requirements and/or restrictions on the key length exist?
Should we adopt a publicly known encryption algorithm or develop our own proprietary encryption algorithm?
Throughout our discussion of cryptographic primitives, we will investigate some of the properties which influence this selection (design) process. Note that in many cases the financial or operational constraints may dictate the use of certain primitives. For example, an organisation might be forced to use a specific primitive in order to comply with a relevant application standard.
数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Evaluating security
One of the most difficult aspects of cryptography is making an accurate assessment of the security of a given cryptosystem. We separate this discussion into assessing the security of cryptographic primitives, protocols, and cryptosystems.
ASSESSING THE SECURITY OF A CRYPTOGRAPHIC ALGORITHM
Historically, the security of cryptographic algorithms (and protocols) relied on a rather informal approach which considered known attacks on the algorithm, such as an exhaustive key search, and then designed the algorithm to make these attacks ineffective. Often the arguments put forward to justify the resulting ‘security’ were not particularly rigorous, and in many cases were experimental. This process resulted from the fact that cryptographic algorithm design is as much about engineering as mathematics.
The problem with such an informal approach is it does not provide any real notion of ‘proof’ that a cryptographic algorithm is secure. With this in mind, cryptographic researchers have gradually been developing and adopting methodologies for attempting to provide stronger arguments for the security of cryptographic algorithms. This concept of provable security attempts to assess the security of a cryptographic algorithm by starting from some assumptions about the attack environment (captured by a security model), and then showing the security of the cryptographic algorithm can be formally linked (reduced) to the difficulty of a computational problem which is better understood.
There are two potential problems with this type of approach:
The starting assumptions may not be the right ones. For example, there may be attacks which have not been considered in the security model.
The computational problem might not be as difficult as thought. Provable security arguments are essentially translations from one relatively poorly understood concept (the cryptographic algorithm) into a better understood concept (the computational problem). However, this does not guarantee any ‘security’ in the event that the computational problem is not as hard as originally believed.

密码学代写
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接下来的章节将重点描述密码原语及其工作原理。然而,从实际安全性的角度来看,认识到原语本身必须始终被视为流程的一部分,而不是孤立的机制,这一点非常重要。围绕加密原语的过程包括以下内容。
原始的选择或设计
加密原语的选择取决于应用程序的需求。例如,关于加密算法的选择,这部分过程可能涉及以下问题:
我们应该使用对称加密还是公钥加密?
对键长度有什么要求和/或限制?
我们应该采用公开的加密算法还是开发我们自己的专有加密算法?
在我们对加密原语的讨论中,我们将研究影响这个选择(设计)过程的一些属性。请注意,在许多情况下,财务或操作约束可能要求使用某些原语。例如,为了遵守相关的应用程序标准,组织可能被迫使用特定的原语。
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密码学最困难的方面之一是对给定密码系统的安全性进行准确评估。我们将此讨论分为评估加密原语、协议和密码系统的安全性。
评估加密算法的安全性
从历史上看,加密算法(和协议)的安全性依赖于一种相当非正式的方法,该方法考虑了对算法的已知攻击,例如穷举密钥搜索,然后设计算法使这些攻击无效。通常,为了证明最终的“安全性”而提出的论点并不是特别严格,而且在许多情况下都是实验性的。这个过程源于这样一个事实,即加密算法的设计不仅是数学,也是工程学。
这种非正式方法的问题在于,它没有提供任何真正的“证明”,证明加密算法是安全的。考虑到这一点,密码学研究人员逐渐开发和采用方法,试图为密码学算法的安全性提供更有力的论据。这种可证明安全性的概念试图通过对攻击环境的一些假设(由安全模型捕获)来评估加密算法的安全性,然后显示加密算法的安全性可以正式地与更好地理解的计算问题的难度联系起来(简化)。
这种方法存在两个潜在问题:
一开始的假设可能并不正确。例如,可能存在安全模型中没有考虑到的攻击。
计算问题可能没有想象的那么难。可证明的安全性参数本质上是从一个相对不太容易理解的概念(加密算法)转换为一个更容易理解的概念(计算问题)。然而,如果计算问题不像最初认为的那么难,这并不能保证任何“安全性”。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。
有限元方法代写
有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。