分类: 密码学作业代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CRN15668

如果你也在 怎样密码学与系统安全Cryptography and System Security 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也不是一门新科学,尽管有些人会说,它直到最近才被正式视为一门新科学。几个世纪以来,它一直被用来保护敏感信息,尤其是在冲突时期。

密码学与系统安全Cryptography and System Security是一门与日常生活相关的学科,它经历了巨大的变化。密码学曾经通过其历史用途在公众的想象中表现出来,主要是为了保护军事通信,以及通过娱乐谜题。然而,很大程度上由于计算机网络的发展,特别是因特网,我们大多数人现在每天都在使用密码学。

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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CRN15668

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|BOOLEAN Encoding

We start with the first ASN.1 types in the order of their type values. Fortunately for us, that means BOOLEAN is the first type, which is also the simplest to deal with.
The length determination function is fairly trivial.
der_boolean_length.c:
001 unsigned long der_boolean_length (void)
002 f return 3;
003 ;
004 }
der_boolean_length.c:
001 unsigned long der_boolean_length(void)
002 {
003 return 3 ;
$004 \quad}$
As we can see, this function has only four lines. All BOOLEAN encodings are three bytes long regardless of whether they are true or false. It is important to note that the length determination functions can fail. In such cases, we will use zero length as our error indicator. In the case of BOOLEAN, all inputs are valid.
der_boolean_encode.c :
001 #include “asn $1 . h$ “
002 int der_boolean_encode(int bool,
003 unsigned char *out,
004 unsigned long *outlen)
005{
$006 /$ /* check output size */
007 if (der_boolean_length() > *outlen) {
008 return -1 ;
$009}$
010
$011 /$ * store header and length */
012 der_put_header_length (\&out, ASN1_DER_BOOLEAN, 1);
013
$014 \quad / *$ store payload */
$015 \quad$ *out $=($ bool $==0)$ ? $0 \times 00: 0 \times 0 F$;
016
$017 / *$ finished ok */
018 return 0 ;
$019}$

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|INTEGER Encoding

Encoding an integer is fairly straightforward when the numbers are positive. In the case of positive numbers, the encoding is simply the byte encoding of the integer stored in big endian format. For negative numbers, we need to be able to find a power of 256 larger than the absolute value and encode the sum of the two.
The ASN.1 specification does not put a small limit on the size of the integer to be encoded. So, long as the length can be encoded (less than 128 bytes of length), the integer is within range. However, at this point we do not have any way of dealing with large integers. Therefore, we are going to artificially limit ourselves to using the C long data type. The reader is encouraged to take note of the limited functionality required to properly support the INTEGER type.
Before we get into encoding and decoding, we must develop a few helper functions for dealing with integers. These functions are commonplace in the typical large number library and trivial to adapt.
int help.c:
001 #include “asn $1 . \mathrm{h}$ “
002
003 int count bits(long num)
004{
005 int $x$;
$006 \mathrm{x}=0$;
007 while (num) ${++\mathrm{x}$; num $\gg=1 ;}$
008 return $\mathrm{x}$;
$009}$

This function returns the number of bits in the integer. It assumes the integer is positive (or at least not sign extended) and simply shifts the integer right until it is zero.
011 int count_lsbs(long num)
012{
013 int $\mathrm{x}$;
$014 \mathrm{x}=0$;
015 if (Inum) return 0 ;
016 while $(1$ (num\& 1$)) \quad{++\mathrm{x} ;$ num $\gg=1 ;}$
017 return $\mathrm{x}$;
$018}$

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CRN15668

密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|BOOLEAN Encoding

我们按照类型值的顺序从第一个ASN.1类型开始。幸运的是,这意味着BOOLEAN是第一种类型,也是最容易处理的类型。
长度确定函数相当简单。
der_boolean_length.c:
unsigned long (void)
002 f return 3;
003;
004}
der_boolean_length.c:
unsigned long (void)
002年{
003返回3;
004美元\四}
正如我们所看到的,这个函数只有四行。所有布尔编码都是三个字节长,无论它们是真还是假。需要注意的是,长度确定函数可能会失败。在这种情况下,我们将使用零长度作为错误指示器。在BOOLEAN的情况下,所有输入都是有效的。
der_boolean_encode.c:
包括“asn $1”。h $”
002 int der_boolean_encode(int bool;
003 unsigned char *out,
004 unsigned long *outlen)
005年{
$006 /$ /检查输出大小/
007 if (der_boolean_length() > *outlen) {
008返回-1;
009美元}
010
$011 /$ *存储头和长度*/
012 der_put_header_length (\&out, ASN1_DER_BOOLEAN, 1);
013
$014 \quad / *$ store payload */
$015 $ *out $=($ bool $==0)$ ?$0 \乘以00:0 \乘以0 F$;
016
$017 / *$ finished ok */
018返回0;
019美元}

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|INTEGER Encoding

当整数为正数时,对整数进行编码相当简单。在正数的情况下,编码只是以大端字节格式存储的整数的字节编码。对于负数,我们需要能够找到比绝对值大256的幂,并对两者的和进行编码。
ASN.1规范对要编码的整数的大小没有小的限制。因此,只要长度可以被编码(长度小于128字节),该整数就在范围内。然而,在这一点上,我们没有任何处理大整数的方法。因此,我们将人为地限制自己只使用C long数据类型。鼓励读者注意正确支持INTEGER类型所需的有限功能。
在开始编码和解码之前,我们必须开发一些处理整数的辅助函数。这些函数在典型的大数库中是很常见的,很难适应。
int help.c:
包括“asn $1”。\ mathrm {h} $”
002
003 int count bits(long num)
004年{
int $x$;
美元006美元\ mathrm {x} = 0;
007 while (num) ${++\ mathm {x}$;Num $\gg=1;}$
008返回$\ mathm {x}$;
009美元}

这个函数返回整数的位数。它假设整数是正的(或者至少没有符号扩展),并简单地向右移动整数,直到它为零。
int count_lsbs(long num)
012年{
013 int $\math {x}$;
美元014美元\ mathrm {x} = 0;
015 if (Inum)返回0;
虽然016美元(1美元(num \ & 1美元))\四{+ + \ mathrm {x}; num \ gg = 1美元;}$
017返回$\ mathm {x}$;
018美元}

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS346

如果你也在 怎样密码学与系统安全Cryptography and System Security 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也不是一门新科学,尽管有些人会说,它直到最近才被正式视为一门新科学。几个世纪以来,它一直被用来保护敏感信息,尤其是在冲突时期。

密码学与系统安全Cryptography and System Security是一门与日常生活相关的学科,它经历了巨大的变化。密码学曾经通过其历史用途在公众的想象中表现出来,主要是为了保护军事通信,以及通过娱乐谜题。然而,很大程度上由于计算机网络的发展,特别是因特网,我们大多数人现在每天都在使用密码学。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写密码学Cryptography方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写密码学Cryptography代写方面经验极为丰富,各种代写密码学Cryptography相关的作业也就用不着说。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS346

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Overview of ASN

Abstract Syntax Notation One (ASN.1) is an ITU-T set of standards for encoding and representing common data types such as printable strings, octet strings, bit strings, integers, and composite sequences of other types as byte arrays in a portable fashion. Simply put, ASN.1 specifies how to encode nontrivial data types in a fashion such that any other platform or third-party tool can interpret the content.

For example, on certain platforms the literal character “a” would be encoded in ASCII (or IA5) as the decimal value 97, whereas on other non-ASCII platforms it may have another encoding. ASN.1 specifies an encoding such that all platforms can decode the string uniformly. Similarly, large integers, bit strings, and dates are also platform sensitive data types that benefit from standardization.

This is beneficial for the developer and for the client (or customer) alike, as it allows the emitted data to be well modeled and interpreted. For example, the developer can tell the client that the data the program they are paying for is in a format another developer down the road can work with-avoiding vendor lock-in problems and building trust.

Formally, the ASN.1 specification we are concerned with is ITU-T X.680, which documents the common data types we will encounter in cryptographic applications. ASN.1 is used in cryptography as it formally specifies the encodings down to the byte level of various data types that are not always inherently portable and, as we will see shortly, encodes them in a deterministic fashion. Being deterministic is particularly important for signature protocols that require a single encoding for any given message to avoid ambiguity.

ASN.1 supports Basic Encoding Rules (BER), Canonical Encoding Rules (CER), and the Distinguished Encoding Rules (DER) (Figure 2.1). These three modes specify how to encode and decode the same ASN.1 types. Where they differ is in the choice of encoding rules. Specifically, as we will see, various parameters such as field length, Boolean representation, and various other parameters can have multiple valid encodings. The DER and CER rules are similar in that they specify fully deterministic encoding rules. That is, where multiple encoding rules are possible only one is actually valid.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Syntax

ASN.1 grammar follows a rather traditional Backus-Naur Form (BNF) style grammar, which is fairly loosely interpreted throughout the cryptographic industry. The elements of the grammar of importance to us are the name, type, modifiers, allowable values, and containers. As mentioned earlier, we are only lightly covering the semantics of the ASN.1 grammar. The goal of this section is to enable the reader to understand ASN.1 definitions sufficient to implement encoders or decoders to handle them. The most basic expression (also referred to as a production in ITU-T documentation) would be
Name : : = type
which literally states that some element named “Name” is an instance of a given ASN.1 type called “type.” For example,
MyName : := IA5string
which would mean that we want an element or variable named “MyName” that is of the ASN.1 type IA5String (like an ASCII string).

ASN.1 Explicit Values
Occasionally, we want to specify an ASN.1 type where subsets of the elements have predetermined values. This is accomplished with the following grammar.
Name : := type (Explicit Value)
The explicit value has to be an allowable value for the ASN.1 type chosen and is the only value allowed for the element. For example, using our previous example we can specify a default name.
MyName : := IA5string (Tom)
This means that “MyName” is the IA5String encoding of the string “Tom”. To give the language more flexibility the grammar allows other interpretations of the explicit values. One common exception is the composition vertical bar $\mid$. Expanding on the previous example again,
MyName : := IA5string (Tom|Joe)
This expression means the string can have either value “Tom” or “Joe.” The use of such grammar is to expand on deterministic decoders. For example,
Publickey : := SEQUENCE {
KeyType BOOLEAN (0),
Modulus INTEGER,
PubExponent INTEGER
}
PrivateKey : := SEQUENCE {
KeyType BOOLEAN (1),
Modulus INTEGER,
PubExponent INTEGER,
PrivateExponent INTEGER
}
Do not dwell on the structure used just yet. The point of this example is to show two similar structures can be easily differentiated by a Boolean value that is explicitly set. This means that as a decoder parses the structure, it will first encounter the “KeyType” element and be able to decide how to parse the rest of the encoded data.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS346

密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Overview of ASN

ASN.1 (Abstract Syntax Notation One)是ITU-T的一套标准,用于以可移植的方式将常见数据类型(如可打印字符串、八位字符串、位字符串、整数和其他类型的组合序列)编码和表示为字节数组。简单地说,ASN.1指定了如何以一种方式对重要数据类型进行编码,以便任何其他平台或第三方工具都可以解释其内容。

例如,在某些平台上,文字字符“a”将在ASCII(或IA5)中编码为十进制值97,而在其他非ASCII平台上,它可能具有另一种编码。ASN.1指定了一种编码,以便所有平台都可以统一解码字符串。类似地,大整数、位字符串和日期也是从标准化中受益的平台敏感数据类型。

这对开发人员和客户(或客户)都是有益的,因为它允许对发出的数据进行很好的建模和解释。例如,开发人员可以告诉客户,他们正在支付费用的程序的数据格式是另一个开发人员可以使用的,从而避免供应商锁定问题并建立信任。

形式上,我们关注的ASN.1规范是ITU-T X.680,它记录了我们在加密应用程序中会遇到的常见数据类型。ASN.1用于密码学,因为它正式指定了编码直到字节级别的各种数据类型,这些数据类型本身并不总是可移植的,并且我们很快就会看到,它以确定的方式对它们进行编码。对于需要对任何给定消息使用单一编码以避免歧义的签名协议来说,确定性尤为重要。

ASN.1支持BER (Basic Encoding Rules)、CER (Canonical Encoding Rules)和DER (Distinguished Encoding Rules),如图2.1所示。这三种模式指定了如何对相同的ASN.1类型进行编码和解码。它们的不同之处在于编码规则的选择。具体来说,我们将看到,各种参数(如字段长度、布尔表示和各种其他参数)可以有多种有效编码。DER和CER规则的相似之处在于它们指定了完全确定的编码规则。也就是说,在可能存在多个编码规则的情况下,只有一个是有效的。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Syntax

ASN.1语法遵循一种相当传统的巴克斯-瑙尔形式(BNF)风格语法,这种语法在整个密码学行业中被相当松散地解释。对我们来说重要的语法元素是名称、类型、修饰符、允许值和容器。如前所述,我们只是简单地介绍了ASN.1语法的语义。本节的目标是使读者能够充分理解ASN.1定义,以实现编码器或解码器来处理它们。最基本的表达式(在ITU-T文档中也称为生产)是
名称::=类型
它从字面上表示某个名为“Name”的元素是给定ASN.1类型“type”的实例。例如,
MyName::= IA5string
这意味着我们需要一个名为“MyName”的元素或变量,它是ASN.1类型的IA5String(类似于ASCII字符串)。

ASN.1显式值
有时,我们希望指定ASN.1类型,其中元素的子集具有预定值。这是通过以下语法完成的。
Name::= type(显式值)
显式值必须是所选ASN.1类型的允允值,并且是元素允许的唯一值。例如,使用前面的示例,我们可以指定一个默认名称。
MyName::= IA5string (Tom)
这意味着“MyName”是字符串“Tom”的IA5String编码。为了使语言更灵活,语法允许对显式值进行其他解释。一个常见的例外是组合竖条$\mid$。再扩展一下前面的例子,
MyName::= IA5string (Tom|Joe)
这个表达式意味着字符串的值可以是“Tom”或“Joe”。这种语法的使用是对确定性解码器的扩展。例如,
Publickey::= SEQUENCE {
键类型BOOLEAN (0),
模量整数,
PubExponent整数

私钥::= SEQUENCE {
键类型BOOLEAN (1),
模量整数,
PubExponent整数,
PrivateExponent整数

不要纠结于使用的结构。这个示例的目的是展示两个相似的结构可以通过显式设置的布尔值轻松区分。这意味着当解码器解析结构时,它将首先遇到“KeyType”元素,并能够决定如何解析其余的编码数据。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
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SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS355

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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS355

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Privacy and Authentication

Two important questions concerning assets are whether the asset is private and whether it has to be intact. For example, many disk encryption users apply the tool to their entire system drive. Many system files are universally accessible as part of the install media. They are in no way private assets, and applying cryptography to them is a waste of resources. Worse, most systems rarely apply authentication tools to the files on disk (EncFS is a rare exception to the lack of authentication rule. http://encfs.sourceforge.net/), meaning that many files, including applications, that are user accessible can be modified. Usually, the worse they can accomplish is a denial of service (DoS) attack on the system, but it is entirely possible to modify a working program in a manner such that the alterations introduce flaws to the system. With authentication, the file is either readable or it is not. Alterations are simply not accepted.

Usually, if information is not meant to be public it is probably a good idea to authenticate it. This provides users with two forms of protection around their assets. Seeing this as an emerging trend, NIST and IEEE have both gone as far as to recommend combined modes (CCM and GCM, respectively) that actually perform both encryption and authentication. The modes are also of theoretical interest, as they formally reduce to the security of their inherited primitives (usually the AES block cipher). From a performance point of view, these modes are less efficient than just encryption or authentication alone. However, that is offset by the stability they offer the user.

Life of Data
Throughout the life of a particular asset or credential, it may be necessary to update, add to, or even remove parts of or the entire asset. Unlike simply creating an asset, the security implications of allowing further modifications are not trivial. Certain modes of operation are not secure if their parameters are left static. For instance, the CTR chaining mode (discussed in Chapter 4, “Advanced Encryption Standard”) requires a fresh initial value (IV) whenever encrypting data. Simply re-using an existing IV, say to allow an inline modification, is entirely insecure against privacy threats. Similarly, other modes such as CCM (see Chapter 7, “Encrypt and Authenticade Modes”) require a fresh Nonce value per message to assure both the privacy and authenticity of the output.
Certain data, such as medical data, must also possess a lifespan, which in cryptographic terms implies access control restrictions. Usually, this has been implemented with public key digital signatures that specify an expiry date. Strictly speaking, access control requires a trusted distribution party (e.g., a server) that complies with the rules set forth on the data being distributed (e.g., strictly voluntary).

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Common Wisdom

There is a common wisdom among cryptographers that security is best left to cryptographers; that the discussion of cryptographic algorithms will lead people to immediately use them incorrectly. In particular, Bruce Schneier wrote in the abstract of his Secret and Lies text:
I have written this book partly to correct a mistake.

Seven years ago, I wrote another book: Applied Cryptography. In it, I described a mathematical utopia: algorithms that would keep your deepest secrets safe for millennia, protocols that could perform the most fantastical electronic interactions-unregulated gambling, undetectable authentication, anonymous cash-safely and securely. In my vision, cryptography was the great technological equalizer; anyone with a cheap (and getting cheaper every year) computer could have the same security as the largest government. In the second edition of the same book, written two years later, I went so far as to write, “It is insufficient to protect ourselves with laws; we need to protect ourselves with mathematics.”
Abstract. Secret and Lies, Bruce Schneier
In this quote, he’s talking abstractly about the concept that cryptography as a whole, on its own, cannot make us “safe.” This is in practice perhaps at least a little true. There are many instances where perfectly valid cryptography has been circumvented by user error or physical attacks (card skimming, for example). However, the notion that the distribution of cryptographic knowledge to the layperson is somehow something to be ashamed of or in anyway avoid is just not valid.

While relying solely on security experts is likely a surefire method of obtaining secure systems, it also is entirely impractical and inefficient. One of the major themes and goals of this book is to dispel the notion that cryptography is harder (or needs to be harder) than it really is. Often, a clear understanding of your threats can lead to efficient and easily designed cryptosystems that address the security needs. There are already many seemingly secure products available in which the developers performed just enough research to find the right tools for the job-software libraries, algorithms, or implementations – and a method of using them that is secure for their task at hand.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS355

密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Privacy and Authentication

有关资产的两个重要问题是,资产是否私有,以及它是否必须是完整的。例如,许多磁盘加密用户将该工具应用于整个系统驱动器。许多系统文件作为安装介质的一部分可以普遍访问。它们绝不是私人资产,对它们应用加密技术是对资源的浪费。更糟糕的是,大多数系统很少对磁盘上的文件应用身份验证工具(EncFS是缺乏身份验证规则的罕见例外)。http://encfs.sourceforge.net/),这意味着可以修改用户可访问的许多文件,包括应用程序。通常,最坏的情况是对系统进行拒绝服务(DoS)攻击,但是完全有可能修改工作程序,从而使更改给系统引入缺陷。通过身份验证,文件要么可读,要么不可读。更改是不被接受的。

通常,如果信息不是公开的,那么验证它可能是一个好主意。这为用户的资产提供了两种形式的保护。NIST和IEEE认为这是一种新兴趋势,因此都推荐了同时执行加密和身份验证的组合模式(分别为CCM和GCM)。这些模式在理论上也很有趣,因为它们在形式上简化为其继承的原语(通常是AES分组密码)的安全性。从性能的角度来看,这些模式比单独加密或身份验证效率低。然而,它们为用户提供的稳定性抵消了这一点。

数据的生命
在特定资产或凭证的整个生命周期中,可能需要更新、添加甚至删除部分或整个资产。与简单地创建资产不同,允许进一步修改的安全含义不是微不足道的。如果某些操作模式的参数保持静态,它们就不安全。例如,CTR链模式(在第4章“高级加密标准”中讨论)在加密数据时需要一个新的初始值(IV)。简单地重用现有的IV,比如允许内联修改,对于隐私威胁是完全不安全的。类似地,其他模式,如CCM(参见第7章,“加密和认证模式”)需要每个消息一个新的Nonce值,以确保输出的隐私性和真实性。
某些数据(如医疗数据)还必须具有生命周期,这在密码学术语中意味着访问控制限制。通常,这是通过指定到期日期的公钥数字签名实现的。严格地说,访问控制需要一个受信任的分发方(例如,服务器),该分发方遵守所分发数据的规则(例如,严格自愿)。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Common Wisdom

密码学家之间有一个共同的智慧,那就是安全最好留给密码学家;对加密算法的讨论将导致人们立即错误地使用它们。特别是Bruce Schneier在他的《秘密与谎言》文本的摘要中写道:
我写这本书部分是为了纠正一个错误。

七年前,我写了另一本书:《应用密码学》。在这篇文章中,我描述了一个数学乌托邦:算法可以在几千年内保护你最深的秘密,协议可以执行最神奇的电子交互——不受监管的赌博,无法察觉的身份验证,安全可靠的匿名现金。在我看来,密码学是伟大的技术均衡器;任何人只要有一台便宜的(而且每年都在变得越来越便宜)电脑,就可以拥有和最大的政府一样的安全性。两年后,在同一本书的第二版中,我甚至写道:“用法律保护我们自己是不够的;我们需要用数学来保护自己。”
摘要《秘密与谎言》布鲁斯·施奈尔著
在这段话中,他抽象地谈论了一个概念,即密码学作为一个整体,本身并不能让我们“安全”。这在实践中也许至少有一点是正确的。在许多情况下,完全有效的加密被用户错误或物理攻击(例如,盗卡)所绕过。然而,将密码学知识传播给外行人是一件让人感到羞耻或应该避免的事情,这种想法是站不住脚的。

虽然完全依赖安全专家可能是获得安全系统的可靠方法,但它也完全不切实际且效率低下。本书的主要主题和目标之一是消除密码学比实际情况更难(或需要更难)的观念。通常,对威胁的清晰理解可以导致有效且易于设计的密码系统,从而满足安全需求。已经有许多看似安全的产品可用,开发人员在其中进行了足够的研究,以找到适合工作的工具-软件库,算法或实现-以及使用它们的方法,这些方法对于他们手头的任务是安全的。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|COMP537

如果你也在 怎样密码学与系统安全Cryptography and System Security 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也不是一门新科学,尽管有些人会说,它直到最近才被正式视为一门新科学。几个世纪以来,它一直被用来保护敏感信息,尤其是在冲突时期。

密码学与系统安全Cryptography and System Security是一门与日常生活相关的学科,它经历了巨大的变化。密码学曾经通过其历史用途在公众的想象中表现出来,主要是为了保护军事通信,以及通过娱乐谜题。然而,很大程度上由于计算机网络的发展,特别是因特网,我们大多数人现在每天都在使用密码学。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写密码学Cryptography方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写密码学Cryptography代写方面经验极为丰富,各种代写密码学Cryptography相关的作业也就用不着说。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|COMP537

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Problems with passwords

The attractive properties of passwords are they are simple and familiar. These are the reasons they are ubiquitously used as identity information. However, they have several flaws which severely limit the security of any application employing them:

Length. Since passwords are designed to be memorised by humans, there is a natural limit to their length. This means the password space (all possible passwords) is limited in size, thus restricting the amount of work required for an exhaustive search of all passwords.

Complexity. The full password space is rarely used in applications because humans find randomly generated passwords hard to remember. As a result, we often work from highly restricted password spaces, which greatly reduces the security. This makes dictionary attacks possible, where an attacker simply exhaustively tries all the ‘likely’ passwords and hopes to eventually find the correct one (see Section 1.6.5). Clever mnemonic techniques can slightly increase the size of a usable password space. Where users are requested to adopt complex passwords, a usabilitysecurity trade-off is soon reached, since it is more likely a complex password will be transferred into ‘something the claimant has’ in the form of a written note, which in many cases defeats the purpose of using passwords in the first place. Moving from passwords to passphrases can improve this situation by significantly increasing the password space; however, many of the other problems with passwords remain.

Repeatability. For the lifetime of a password, each time it is used it is exactly the same. This means that if an attacker can obtain the password, then there is a period of time (often significant) within which the password can be used to fraudulently claim the identity of the original owner. One measure which can be taken to restrict this threat is to regularly force password change. However, this again raises a usability issue since regular password change is confusing for humans and can lead to insecure password storage practices.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Cryptographic password protection

Consider a large organisation wishing to authenticate many users onto its internal system using passwords. One obvious way of implementing this is to use a system which compares offered passwords with those stored on a centralised password database. This presents the password database as a highly attractive target for attackers, since this database potentially contains a complete list of account names and passwords. Even if this database is managed carefully, the administrators of the system potentially have access to this list, which may not be desirable.

One area where cryptography can be used to help to implement an identification system based on passwords is in securing the password database. This is because, in order to authenticate a user, the system does not actually need to know a user’s password. Rather, the device simply needs to know whether a supplied password is the correct one. The point is that while a user does need to enter the correct password, the system does not need to store a copy of this password in order to verify it is correct.

In Section 6.2.2, we described an application of hash functions which implemented password database protection. The idea is to store hashes of the passwords, rather than the actual passwords in the password database. This allows them to be checked, while preventing anyone who gains access to the password database from recovering the passwords themselves. We observed that any function regarded as being one-way (which includes hash functions) could in theory be used to provide this service.
TRADITIONAL APPROACH TO UNIX PASSWORD PROTECTION
One example of a cryptographic primitive being used to create a one-way function is illustrated in Figure 8.2. This function was used in many early UNIX operating systems for password database protection.

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密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Problems with passwords

密码吸引人的特点是简单和熟悉。这就是它们被普遍用作身份信息的原因。然而,它们有几个缺陷,严重限制了使用它们的任何应用程序的安全性:

长度。由于密码是为人类记忆而设计的,所以它们的长度是有自然限制的。这意味着密码空间(所有可能的密码)的大小是有限的,从而限制了对所有密码进行详尽搜索所需的工作量。

的复杂性。在应用程序中很少使用完整的密码空间,因为人们发现随机生成的密码很难记住。因此,我们经常使用高度受限的密码空间,这大大降低了安全性。这使得字典攻击成为可能,攻击者简单地尝试所有“可能”的密码,并希望最终找到正确的密码(参见第1.6.5节)。聪明的助记技术可以稍微增加可用密码空间的大小。当用户被要求使用复杂的密码时,很快就会达到可用性和安全性之间的权衡,因为复杂的密码更有可能以书面形式被转移到“索赔人拥有的东西”中,这在很多情况下违背了使用密码的初衷。从密码到密码短语可以通过显著增加密码空间来改善这种情况;然而,密码的许多其他问题仍然存在。

可重复性。在密码的生命周期内,每次使用它都是完全相同的。这意味着,如果攻击者可以获得密码,那么就会有一段时间(通常很长),在这段时间内,密码可以被用来欺诈性地声称原始所有者的身份。限制这种威胁的一种措施是定期强制更改密码。然而,这再次引发了可用性问题,因为定期更改密码会让人们感到困惑,并可能导致不安全的密码存储实践。

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考虑一个大型组织希望使用密码对其内部系统的许多用户进行身份验证。实现这一点的一个明显方法是使用一个系统,将提供的密码与存储在集中密码数据库中的密码进行比较。这使得密码数据库成为攻击者极具吸引力的目标,因为该数据库可能包含帐户名称和密码的完整列表。即使这个数据库得到了仔细的管理,系统的管理员也有可能访问这个列表,这可能是不可取的。

密码学可以用来帮助实现基于密码的识别系统的一个领域是保护密码数据库。这是因为,为了对用户进行身份验证,系统实际上并不需要知道用户的密码。相反,设备只需要知道提供的密码是否正确。关键是,虽然用户确实需要输入正确的密码,但系统不需要存储该密码的副本来验证它是否正确。

在6.2.2节中,我们描述了一个实现密码数据库保护的哈希函数的应用。其思想是在密码数据库中存储密码的哈希值,而不是实际的密码。这样可以检查密码,同时防止任何获得密码数据库访问权限的人自己恢复密码。我们观察到,任何被认为是单向的函数(包括散列函数)理论上都可以用来提供此服务。
传统的Unix密码保护方法
图8.2展示了使用加密原语创建单向函数的一个示例。这个函数在许多早期的UNIX操作系统中用于密码数据库保护。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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如果你也在 怎样密码学与系统安全Cryptography and System Security 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也不是一门新科学,尽管有些人会说,它直到最近才被正式视为一门新科学。几个世纪以来,它一直被用来保护敏感信息,尤其是在冲突时期。

密码学与系统安全Cryptography and System Security是一门与日常生活相关的学科,它经历了巨大的变化。密码学曾经通过其历史用途在公众的想象中表现出来,主要是为了保护军事通信,以及通过娱乐谜题。然而,很大程度上由于计算机网络的发展,特别是因特网,我们大多数人现在每天都在使用密码学。

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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Comparison of freshness mechanisms

Choosing an appropriate freshness mechanism is application dependent. The appropriate mechanism depends on which of the various problems can best be overcome in the environment in which they will be deployed. Table 8.2 contains a simplified summary of the main differences between the three types of freshness mechanism we have discussed.
Table 8.2: Summary of properties of freshness mechanisms.

Note that there are other differences which might be influential in selecting a suitable freshness mechanism for an application. For example, sequence numbers and nonces are not, by definition, bound to a notion of clock-based time. Hence, if using these mechanisms in an application requiring a notion of ‘timeliness’ (for example, for entity authentication), then they require a degree of management. For sequence numbers, this management involves monitoring the time periods between received sequence numbers. For nonces, it involves monitoring the delay between sending and receiving the nonce.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Fundamentals of entity authentication

Recall from Section 1.3.1 that entity authentication is the assurance a given entity is involved and currently active in a communication session. This means entity authentication really involves assurance of both:
Identity. The identity of the entity who is making a claim to be authenticated.
Freshness. The claimed entity is ‘alive’ and involved in the current session.
If we fail to assure ourselves of identity, then we cannot be certain whom we are trying to authenticate. If we fail to assure ourselves of freshness, then we could be exposed to replay attacks, where an attacker captures information used during an entity authentication session and replays it at a later date in order to falsely pass themselves off as the entity whose information they ‘stole’.

The word entity is itself problematic. We will avoid philosophical questions and not propose any formal definition, other than to comment that an ‘entity’ in the subsequent discussion could be a human user, a device, or even some data. To appreciate the problems of defining a rigorous notion of an ‘entity’, consider the following question: when someone types their password into a computer, then is the entity being authenticated the person, or their password? This essentially relates to the same ‘human-computer gap’ we commented on when discussing digital signatures in Section 7.4.3.

If entity authentication is only used to provide assurance of the identity of one entity to another (and not vice versa), then we refer to it as unilateral entity authentication. If both communicating entities provide each other with assurance of their identity, then we call this mutual entity authentication. For example, when someone presents their card and PIN at an ATM, then they are engaging in unilateral entity authentication to the bank. The bank does not authenticate itself to the customer. Indeed, this ‘weakness’ of ATM authentication has been regularly exploited by attackers who present fake ATMs to bank customers in order to harvest their card details and PINs. If the entity authentication process had been mutual, then the customer would have been able to reject the bank. In fact, ATMs attempt to weakly authenticate themselves simply by ‘looking like’ genuine ATMs, but a determined attacker can easily make something that defeats this by also ‘looking like’ a real ATM.

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密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Comparison of freshness mechanisms

选择合适的新鲜度机制取决于应用程序。适当的机制取决于在部署这些问题的环境中,哪些问题能够得到最好的解决。表8.2对我们讨论过的三种新鲜度机制之间的主要区别做了一个简单的总结。
表8.2:保鲜机制的性质总结。

请注意,在为应用程序选择合适的新鲜度机制时,还有其他可能会产生影响的差异。例如,根据定义,序列号和随机数并不绑定到基于时钟的时间概念。因此,如果在需要“及时性”概念的应用程序中使用这些机制(例如,用于实体身份验证),那么它们就需要一定程度的管理。对于序列号,这种管理包括监视接收序列号之间的时间周期。对于随机数,它涉及监视发送和接收随机数之间的延迟。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Fundamentals of entity authentication

回想一下第1.3.1节,实体身份验证是确保一个给定的实体参与到一个通信会话中并且当前处于活动状态。这意味着实体身份验证实际上涉及两个方面的保证:
的身份。提出身份验证声明的实体的身份。
新鲜。声明的实体是“活的”,并参与当前会话。
如果我们不能确定自己的身份,那么我们就不能确定我们要验证的是谁。如果我们不能保证自己的新鲜度,那么我们可能会暴露于重放攻击,攻击者捕获在实体认证会话期间使用的信息,并在稍后的日期重放它,以便错误地将自己作为他们“窃取”信息的实体。

实体这个词本身就有问题。我们将避免哲学问题,也不会提出任何正式的定义,除了在随后的讨论中评论一个“实体”可以是一个人类用户,一个设备,甚至一些数据。要理解定义“实体”的严格概念的问题,请考虑以下问题:当某人在计算机中输入密码时,被认证的实体是人,还是他们的密码?这本质上与我们在第7.4.3节讨论数字签名时评论的“人机差距”有关。

如果实体身份验证仅用于向另一个实体提供身份保证(而不是相反),那么我们将其称为单边实体身份验证。如果两个通信实体相互提供其身份的保证,那么我们称之为相互实体身份验证。例如,当有人在自动取款机上出示他们的卡和密码时,他们就在向银行进行单方面的实体认证。银行不向客户证明自己的身份。事实上,攻击者经常利用ATM机身份验证的这个“弱点”,向银行客户提供假ATM机,以获取他们的信用卡详细信息和密码。如果实体身份验证过程是相互的,那么客户将能够拒绝银行。事实上,ATM机只是试图通过“看起来像”真正的ATM机来弱地验证自己,但是一个有决心的攻击者可以很容易地通过“看起来像”真正的ATM机来挫败这一点。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CPSC418

如果你也在 怎样密码学与系统安全Cryptography and System Security 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也不是一门新科学,尽管有些人会说,它直到最近才被正式视为一门新科学。几个世纪以来,它一直被用来保护敏感信息,尤其是在冲突时期。

密码学与系统安全Cryptography and System Security是一门与日常生活相关的学科,它经历了巨大的变化。密码学曾经通过其历史用途在公众的想象中表现出来,主要是为了保护军事通信,以及通过娱乐谜题。然而,很大程度上由于计算机网络的发展,特别是因特网,我们大多数人现在每天都在使用密码学。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写密码学Cryptography方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写密码学Cryptography代写方面经验极为丰富,各种代写密码学Cryptography相关的作业也就用不着说。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CSE208

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Non-deterministic generators

There are two general approaches to generating randomness. First, we will look at non-deterministic generation, which relies on unpredictable sources in the physical world. This is a compelling, but often expensive, approach to producing randomness. On the other hand, there are many situations where we are willing to compromise and use a ‘cheaper’ source of randomness. In this case, deterministic generation techniques, which we examine in Section 8.1.4, can be adopted.

A non-deterministic generator is based on the randomness produced by physical phenomena and therefore provides a source of ‘true randomness’ in the sense that the source is very hard to control and replicate. Non-deterministic generators can be based on hardware or software.
HARDWARE-BASED NON-DETERMINISTIC GENERATORS
Hardware-based non-deterministic generators rely on the randomness of physical phenomena. Generators of this type require specialist hardware. Generally speaking, these are the best sources of ‘true’ randomness. Examples include:

  • measurement of the time intervals involved in radioactive decay of a nuclear atom;
  • semiconductor thermal (Johnson) noise, which is generated by the thermal motion of electrons;
  • instability measurements of free running oscillators;
  • white noise emitted by electrical appliances; and
  • quantum measurements of single photons reflected into a mirror.
    Hardware-based generators provide a continuous supply of randomly generated output for as long as the power required to run the generator lasts, or until the process ceases to produce output. However, because specialist hardware is required, these types of generator are relatively expensive. In some cases, the randomly generated output is produced too slowly to be of much practical use.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Deterministic generators

The idea of a deterministic random generator may sound like an oxymoron, since anything which can be determined cannot be truly random. The term pseudorandom (which we introduced in Section 4.2.1) is often used to describe both a deterministic generator and its output.
BASIC MODEL OF ADETERMINISTIC GENERATOR
A deterministic generator is an algorithm which outputs a pseudorandom bit string, in other words a bit string with no apparent structure. However, as we just hinted, the output of a deterministic generator is certainly not randomly generated. In fact, anyone who knows the information that is input to the deterministic generator can completely predict the output. Each time the algorithm is run using the same input, the same output will be produced. Such predictability is, in at least one sense, the opposite of randomness.

However, if we use a secret input into the deterministic generator, then, with careful design of the generation process, we might be able to generate output that will have no apparent structure. It will thus appear to have been randomly generated to anyone who does not know the secret input. This is precisely the idea behind a deterministic generator. The basic model of a deterministic generator is shown in Figure 8.1.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CSE208

密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Non-deterministic generators

产生随机性的一般方法有两种。首先,我们将看看非确定性生成,它依赖于物理世界中不可预测的来源。这是一种引人注目但代价高昂的创造随机性的方法。另一方面,在许多情况下,我们愿意妥协并使用“更便宜”的随机性来源。在这种情况下,可以采用我们将在第8.1.4节中介绍的确定性生成技术。

非确定性生成器基于物理现象产生的随机性,因此提供了“真正随机性”的来源,因为该来源很难控制和复制。非确定性生成器可以基于硬件或软件。
基于硬件的非确定性生成器
基于硬件的非确定性生成器依赖于物理现象的随机性。这种类型的生成器需要专门的硬件。一般来说,这些都是“真正的”随机性的最佳来源。例子包括:

放射性衰变:对原子核放射性衰变时间间隔的测量;

半导体热(约翰逊)噪声,由电子的热运动产生;

自由运行振荡器的不稳定性测量;

电器发出的白噪音;和

对反射到镜子中的单个光子的量子测量。
基于硬件的发电机提供随机生成的连续输出,只要运行发电机所需的功率持续,或者直到过程停止产生输出。然而,由于需要专业的硬件,这些类型的发电机相对昂贵。在某些情况下,随机生成的输出产生得太慢,没有多少实际用途。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Deterministic generators

确定性随机生成器的想法可能听起来像是一种矛盾修饰法,因为任何可以确定的东西都不可能是真正随机的。伪随机这个术语(我们在4.2.1节中介绍过)通常用来描述确定性生成器和它的输出。
确定性发电机的基本模型
确定性生成器是一种输出伪随机位串的算法,换句话说,是一个没有明显结构的位串。然而,正如我们刚才所暗示的,确定性生成器的输出肯定不是随机生成的。事实上,任何知道确定性生成器的输入信息的人都可以完全预测输出。每次使用相同的输入运行算法时,都会产生相同的输出。至少在某种意义上,这种可预测性是随机性的对立面。

然而,如果我们在确定性生成器中使用秘密输入,那么,通过仔细设计生成过程,我们可能能够生成没有明显结构的输出。因此,对于不知道秘密输入的任何人来说,它似乎是随机生成的。这正是确定性生成器背后的思想。确定性发电机的基本模型如图8.1所示。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CSE208

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密码学与系统安全Cryptography and System Security是一门与日常生活相关的学科,它经历了巨大的变化。密码学曾经通过其历史用途在公众的想象中表现出来,主要是为了保护军事通信,以及通过娱乐谜题。然而,很大程度上由于计算机网络的发展,特别是因特网,我们大多数人现在每天都在使用密码学。

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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CSE208

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Security of digital signature schemes

We assume we are using a respected digital signature scheme and the platform on which the digital signature scheme is being used is ‘trustworthy’. There are three cryptographic components of a digital signature scheme that could be exploited by an attacker.
SECURITY OF THE SIGNATURE KEY
We noted in Section 7.1.3 that in order for a user to generate a digital signature on some data, it is necessary for the user to have knowledge of a secret, which takes the form of the user’s signature key. The signature key is thus, in some sense, an implied ‘identity’ of the signer. To compute a digital signature, the signer combines this ‘identity’ with the data to be signed using the digital signature algorithm.

The two security services provided by a digital signature scheme both rely on the assumption that only the signer knows the signature key. If evidence is found that a particular signature key was used to create a digital signature (successful verification of the digital signature is sufficient evidence), then it is assumed the owner of this signature key must have created the digital signature. More precisely, this provides:

Data origin authentication of the signer, since the ability to create a valid digital signature demonstrates that the originator of the signed data must have known the signature key; and

Non-repudiation, since it is assumed the only user with knowledge of the signature key is the signer, thus allowing the digital signature to be presented to a third party as evidence the data was signed by the signer.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Using digital signature schemes with encryption

Recall from Section 6.3.6 that many applications require both confidentiality and data origin authentication, which is a topic we discussed within the context of symmetric cryptography. The case for requiring both of these security services is even stronger in environments using public-key cryptography. This is because the potentially wide availability of a public encryption key makes it easy for anyone to send an encrypted message to the public key owner, without it necessarily being clear who the originator of the message was.

In many applications, it may thus be desirable to both encrypt and digitally sign some data. The main problem with trying to combine encryption and digital signatures in an application is that the two ‘obvious’ methods based on using two separate primitives have fundamental security problems. These problems are independent of the digital signature scheme used. We will assume in the following discussion that we are using a digital signature scheme with appendix.

Sign-then-encrypt. This essentially involves Alice digitally signing the data and then encrypting the data and the digital signature using Bob’s public encryption key. However, in this case a bad recipient Bob can:

  1. decrypt and recover the data and the digital signature;
  2. encrypt the data and the digital signature using Charlie’s public encryption key; and
  3. send this ciphertext to Charlie, who decrypts it and verifies Alice’s digital signature.
    The problem is that Charlie has received a message that is both encrypted and digitally signed (by Alice). Charlie will want to reasonably conclude this is evidence Alice was the origin of the data (which she was), and that nobody else has been able to view the data en route from Alice to Charlie. But this, as we have just seen, is certainly not the case.
数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CSE208

密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Security of digital signature schemes

我们假设我们正在使用一个受尊敬的数字签名方案,并且使用该数字签名方案的平台是“值得信赖的”。数字签名方案中有三个加密组件可以被攻击者利用。
签名密钥的安全性
我们在7.1.3节中注意到,为了让用户对某些数据生成数字签名,用户有必要知道一个秘密,这个秘密以用户签名密钥的形式存在。因此,在某种意义上,签名密钥是签名者的隐含“身份”。为了计算数字签名,签名者将这个“身份”与要使用数字签名算法签名的数据结合起来。

数字签名方案提供的两种安全服务都依赖于只有签名者知道签名密钥的假设。如果发现有证据表明某个特定的签名密钥被用于创建数字签名(成功验证数字签名就是充分的证据),则假定该签名密钥的所有者一定创建了数字签名。更确切地说,这提供了:

签名者的数据源认证,因为创建有效数字签名的能力表明签名数据的发起者必须知道签名密钥;和

不可否认性,因为它假定知道签名密钥的唯一用户是签名者,因此允许将数字签名作为数据由签名者签名的证据提交给第三方。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Using digital signature schemes with encryption

回想一下第6.3.6节,许多应用程序需要保密性和数据源身份验证,这是我们在对称加密上下文中讨论的主题。在使用公钥加密的环境中,更需要这两种安全服务。这是因为公共加密密钥的潜在广泛可用性使得任何人都可以轻松地向公钥所有者发送加密消息,而不必清楚消息的发起者是谁。

因此,在许多应用程序中,可能需要对某些数据进行加密和数字签名。试图在应用程序中结合加密和数字签名的主要问题是,基于使用两个独立原语的两种“明显”方法存在基本的安全问题。这些问题与所使用的数字签名方案无关。在接下来的讨论中,我们将假设我们正在使用带有附录的数字签名方案。

Sign-then-encrypt。这本质上涉及到Alice对数据进行数字签名,然后使用Bob的公共加密密钥对数据和数字签名进行加密。然而,在这种情况下,坏接收者Bob可以:

对数据和数字签名进行解密和恢复;

使用查理的公开加密密钥对数据和数字签名进行加密;和

将这个密文发送给查理,查理将其解密并验证爱丽丝的数字签名。
问题是查理收到了一条经过加密和(由爱丽丝)数字签名的消息。查理会合理地得出结论,这是证据,证明爱丽丝是数据的来源(她确实是),并且没有其他人能够在从爱丽丝到查理的途中查看数据。但是,正如我们刚才看到的,情况肯定不是这样。

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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。

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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS255

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Basic model of a digital signature scheme

We assume anyone who wishes to be able to digitally sign data is in possession of a public-key pair. Only the signer knows their ‘private’ key, and the corresponding ‘public’ key is made available to anyone by whom the signer wishes their digital signatures to be verified. This could be by making it publicly available. It is very important, however, that we do not use this key pair for decryption/encryption and signing/verifying (see Section 10.6.1). Thus, we will refer to the ‘private’ key in this case as the signature key and the ‘public’ key as the verification key. The basic model of a digital signature scheme is shown in Figure 7.2.

The signature algorithm takes as input the data being signed and the signature key. The output is the digital signature, which is then sent to the verifier. The verifier inputs the digital signature and the verification key into the verification algorithm. The verification algorithm outputs some data, which should be the same data that was digitally signed. Using this output, the verifier makes a decision on whether the digital signature is valid.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Two different approaches

There are two different approaches to designing digital signature schemes. Recall that a digital signature is essentially a cryptographic value calculated from the data and a secret parameter known only by the signer. A verifier who wishes to verify the correctness of this digital signature will need to run the verification algorithm and, from the results of this process, will need to be able to determine whether the digital signature is valid. An important question to ask is: how will the verifier know which data this digital signature matches?

This question is particularly relevant if the data being digitally signed has no apparent recognisable structure (it could, for example, be an encrypted cryptographic key). After all, the digital signature itself will hopefully not have any apparent structure since it is the output of a cryptographic algorithm. This digital signature could well have been modified by an attacker. When the verifier runs the verification algorithm, the result that is output (assuming this resembles the underlying data) will also have no apparent structure. So how will the verifier be able to determine whether the output is the correct data?
There are two different methods used to provide the verifier with this assurance.
Send the verifier the data being digitally signed. Data being digitally signed is not, by default, confidential. In many situations, it is acceptable to send the data along with the digital signature. The verifier now verifies the digital signature and is also able to see the data that was supposed to be digitally signed. Digital signature schemes using this technique are called digital signature schemes with appendix because the data is sent with the digital signature as an ‘appendix’.

Add redundancy to the data being signed. A more subtle technique is to make the data being digitally signed ‘recognisable’ by adding redundancy before computing the digital signature. In this case, it now suffices to just send the digital signature itself. On verification, the verifier will recover some data from the digital signature. If this recovered data has the correct redundancy format, then the verifier will accept this data as being correct, otherwise they will reject it. Digital signature schemes using this technique are called digital signature schemes with message recovery because the data can be ‘recovered’ from the digital signature itself.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS346

密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Basic model of a digital signature scheme

我们假设任何希望能够对数据进行数字签名的人都拥有公钥对。只有签名者知道他们的“私钥”,而相应的“公钥”可供签名者希望验证其数字签名的任何人使用。这可以通过将其公之于众来实现。但是,很重要的一点是,我们不使用这个密钥对进行解密/加密和签名/验证(参见第10.6.1节)。因此,在这种情况下,我们将“私钥”称为签名密钥,将“公钥”称为验证密钥。数字签名方案的基本模型如图7.2所示。

签名算法以被签名的数据和签名密钥作为输入。输出是数字签名,然后将其发送给验证者。验证者将数字签名和验证密钥输入验证算法。验证算法输出一些数据,这些数据应该与经过数字签名的数据相同。使用此输出,验证者对数字签名是否有效做出决定。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Two different approaches

设计数字签名方案有两种不同的方法。回想一下,数字签名本质上是根据数据计算出的加密值和只有签名者知道的秘密参数。希望验证该数字签名正确性的验证者需要运行验证算法,并根据该过程的结果确定该数字签名是否有效。要问的一个重要问题是:验证者如何知道这个数字签名匹配哪些数据?

如果被数字签名的数据没有明显的可识别结构(例如,它可能是一个加密的加密密钥),那么这个问题就特别相关。毕竟,数字签名本身希望没有任何明显的结构,因为它是加密算法的输出。这个数字签名很可能被攻击者修改过。当验证者运行验证算法时,输出的结果(假设它类似于底层数据)也将没有明显的结构。那么验证者如何能够确定输出是否是正确的数据呢?
有两种不同的方法用于向验证者提供这种保证。
向验证者发送正在进行数字签名的数据。默认情况下,被数字签名的数据不是机密的。在许多情况下,将数据与数字签名一起发送是可以接受的。验证者现在验证数字签名,并且还能够看到应该进行数字签名的数据。使用这种技术的数字签名方案被称为带附录的数字签名方案,因为数据是作为“附录”与数字签名一起发送的。

为正在签名的数据添加冗余。一种更微妙的技术是在计算数字签名之前通过添加冗余来使数字签名的数据“可识别”。在这种情况下,现在只需发送数字签名本身就足够了。在验证时,验证者将从数字签名中恢复一些数据。如果恢复的数据具有正确的冗余格式,那么验证器将接受该数据,认为它是正确的,否则将拒绝它。使用这种技术的数字签名方案被称为带消息恢复的数字签名方案,因为数据可以从数字签名本身“恢复”。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS346

如果你也在 怎样密码学与系统安全Cryptography and System Security 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也不是一门新科学,尽管有些人会说,它直到最近才被正式视为一门新科学。几个世纪以来,它一直被用来保护敏感信息,尤其是在冲突时期。

密码学与系统安全Cryptography and System Security是一门与日常生活相关的学科,它经历了巨大的变化。密码学曾经通过其历史用途在公众的想象中表现出来,主要是为了保护军事通信,以及通过娱乐谜题。然而,很大程度上由于计算机网络的发展,特别是因特网,我们大多数人现在每天都在使用密码学。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写密码学Cryptography方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写密码学Cryptography代写方面经验极为丰富,各种代写密码学Cryptography相关的作业也就用不着说。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS346

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CBC-MAC

The most well-known examples of MAC algorithms are based on either using a block cipher or a hash function as a ‘building block’. We will look at one example of each technique, beginning with block ciphers.

The first MAC design we describe will hopefully look familiar. This MAC is commonly referred to as $C B C-M A C$ and is based on a block cipher. An early banking standard defined CBC-MAC using DES, so the MAC operated on blocks of 64 bits. We present the CBC-MAC construction in a more general form. Any block cipher, such as AES, could be used.
COMPUTING CBC-MAC
We assume the sender and receiver have both agreed in advance upon a symmetric key $K$. We also assume the message $M$ has been split into blocks of the same length as the block length of the block cipher (64 bits for DES or 128 bits for AES) in order to process it. In Figure 6.8, these blocks are labelled $M_1, M_2, \ldots, M_n$. If the message does not fit neatly into blocks, then we pad the last block (see Section 4.3.2).

As illustrated in Figure 6.8, the sender computes the MAC as follows:

  1. Take the first message block $M_1$, and encrypt it (using the block cipher) with the key $K$ to obtain $C_1$.
  2. XOR $C_1$ to the second message block $M_2$, and encrypt the result with the key $K$ to obtain $C_2$.
  3. Repeat this process until the second-last ciphertext block $C_{n-1}$ has been XORed to the last message block $M_n$, and the result encrypted with key $K$ to obtain $C_n$.
  4. Send the message $M_1, M_2, \ldots, M_n$ to the receiver, accompanied by the last ciphertext block $C_n$. This last ciphertext block $C_n$ is the MAC, which we denote $\operatorname{MAC}_K(M)$.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|HMAC

We will now briefly look at another well-known and widely deployed MAC, this time based on a hash function. Our discussion in Section 6.3.2 should hopefully have made it clear that a very natural way to design a MAC might be to start with a hash function and then somehow build in the use of a key. This is precisely the idea behind the Hash-based Message Authentication Code (HMAC). This type of MAC can, at least in theory, be constructed from any cryptographic hash function. Thus, it is common to see HMAC more precisely being referred to as, for example, HMAC-MD5, where the suffix identifies the name of the underlying hash function.

The design of HMAC is very simple. Let $h$ be a hash function, and let $K_1$ and $K_2$ be two symmetric keys. Then the MAC on message $M$ is computed as follows:

  1. compute the hash of $K_2$ concatenated (see Section 1.6.1) with the message; in other words compute $h\left(K_2 | M\right)$; and
  2. compute the hash of $K_1$ concatenated with the output of step 1 ; in other words compute:
    $$
    h\left(K_1 | h\left(K_2 | M\right)\right) .
    $$
    Thus, computing the MAC involves two applications of the underlying hash function, first to $K_2$ and the message, and then to $K_1$ and the first hash output. HMAC is simple and fast to implement. So what is the catch?

In some sense there is no catch; however, it is important to recognise that the security of HMAC depends on three separate factors:

The security of the keys. HMAC employs two symmetric keys. Thus, the length of an HMAC key can be regarded as the sum of the lengths of these two keys.

The security of the hash function. HMAC’s security depends on the security of the underlying hash function. Thus, it should be deployed using hash functions which have been approved for use in HMAC by recognised experts.

The length of the MAC output. Just as we discussed in Section 6.3.3, it is possible to use just part of the HMAC output as the actual MAC, but reducing its length will reduce security.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS346

密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CBC-MAC

MAC算法中最著名的例子是使用分组密码或哈希函数作为“构建块”。我们将从分组密码开始,查看每种技术的一个示例。

希望我们描述的第一个MAC设计看起来很熟悉。这个MAC通常被称为$C B C-M A C$,它基于分组密码。早期的银行标准使用DES定义CBC-MAC,因此MAC在64位块上运行。我们以更一般的形式提出CBC-MAC结构。任何分组密码,如AES,都可以使用。
计算cbc-mac
我们假设发送方和接收方事先就对称密钥$K$达成一致。我们还假设消息$M$已被分割成与分组密码的块长度相同的块(DES为64位,AES为128位),以便处理它。在图6.8中,这些块被标记为$M_1, M_2, \ldots, M_n$。如果消息不能整齐地放入块中,那么我们填充最后一个块(参见第4.3.2节)。

如图6.8所示,发送端MAC的计算方法如下:

取第一个消息块$M_1$,并使用密钥$K$对其加密(使用块密码)以获得$C_1$。

将$C_1$与第二个消息块$M_2$进行XOR,并使用密钥$K$对结果进行加密,得到$C_2$。

重复此过程,直到倒数第二个密文块$C_{n-1}$被xor到最后一个消息块$M_n$,并使用密钥$K$对结果进行加密以获得$C_n$。

将消息$M_1, M_2, \ldots, M_n$发送给接收者,并附带最后一个密文块$C_n$。最后一个密文块$C_n$是MAC,我们表示为$\operatorname{MAC}_K(M)$。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|HMAC

现在,我们将简要介绍另一个众所周知且广泛部署的MAC,这一次是基于哈希函数。我们在6.3.2节中的讨论应该已经清楚地表明,设计MAC的一种非常自然的方法可能是从哈希函数开始,然后以某种方式构建密钥的使用。这正是基于哈希的消息身份验证码(HMAC)背后的思想。至少在理论上,这种类型的MAC可以由任何加密散列函数构造。因此,通常将HMAC更精确地称为HMAC- md5,其中的后缀标识底层哈希函数的名称。

HMAC的设计非常简单。设$h$为哈希函数,设$K_1$和$K_2$为两个对称密钥。则消息$M$上的MAC计算如下:

计算与消息连接的$K_2$的哈希值(参见1.6.1节);换句话说,计算$h\left(K_2 | M\right)$;和

计算与步骤1的输出连接的$K_1$的哈希值;换句话说,计算:
$$
h\left(K_1 | h\left(K_2 | M\right)\right) .
$$
因此,计算MAC涉及到底层哈希函数的两个应用程序,首先是$K_2$和消息,然后是$K_1$和第一个哈希输出。HMAC是简单和快速实现。那么,问题是什么呢?

从某种意义上说,这是没有陷阱的;然而,重要的是要认识到HMAC的安全性取决于三个独立的因素:

密钥的安全性。HMAC使用两个对称密钥。因此,HMAC密钥的长度可以看作是这两个密钥长度的和。

哈希函数的安全性。HMAC的安全性取决于底层哈希函数的安全性。因此,它应该使用哈希函数来部署,哈希函数已经被公认的专家批准用于HMAC。

MAC输出的长度。正如我们在6.3.3节中讨论的,可以只使用HMAC输出的一部分作为实际MAC,但是减少它的长度会降低安全性。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Different levels of data integrity

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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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Different levels of data integrity

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Different levels of data integrity

Data integrity is a slightly confusing security service because it is often referred to in different contexts. The best way of identifying the context is to consider the strength of a potential ‘attack’ against the integrity of some data. For our purposes, we will consider four different levels of data integrity which can be provided by considering four increasing levels of attack:

Accidental errors. This first level of data integrity provides protection only against accidental errors. Such errors are most likely to occur through noise in a communication channel. Data integrity mechanisms offering this level of data integrity include error-correcting codes (see Section 1.4.4) and simple checksums such as cyclic redundancy checks (CRCs). These techniques involve the computation of a digest which is appended to the original data. The digest is computed using a simple mathematical computation based on the data. Since the digest can be computed by anyone, these mechanisms offer no protection against an active attacker. We will not further discuss mechanisms in this category, since their integrity protection is weak.

Simple manipulations. The second level of data integrity protects against simple manipulations. Mechanisms providing protection only against accidental errors often have the property that if the data is changed in a particular way, then the new integrity digest can be predicted without needing to formally recalculate it. For example, the integrity digest of the XOR of two messages might be the XOR of the two integrity digests. Hash functions are examples of mechanisms which can protect against simple manipulations, since they have inherent security properties which can detect such manipulations. However, an active attacker can still defeat integrity mechanisms in this category since the integrity digest can still be computed by anyone. This second category is only distinct from the first category in that an active attacker cannot ‘shortcut’ the computation of a new digest by manipulating old ones. We will discuss hash functions in Section 6.2.

Active attacks. The third level of data integrity protects against active attacks. Unlike the previous two categories, mechanisms in this category must be able to prevent an attacker from creating a ‘valid’ integrity digest on some data for which they have not previously seen an integrity digest. This strong notion of data integrity normally requires data origin authentication, since the most natural way of preventing active attacks of this type is to provide a binding between the underlying data and the source creating it. The main cryptographic mechanisms for providing this level of data integrity are MACs, which we discuss in Section 6.3.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Hash functions

Hash functions are probably the most versatile of all cryptographic primitives. They are extremely useful and appear in all sorts of surprising applications. As a stand-alone tool, they have few uses. However, no cryptographic designer should ever leave home without one! Such is their ubiquity that when an unexpected attack was announced in 2004 against several of the most widely deployed hash functions, there was considerable concern. Their many important and varied uses include:

As strong one-way functions. Hash functions are sometimes used to ‘encrypt’ highly confidential data which does not require ‘decryption’, such as passwords (see Section 6.2.2).

To provide a weak notion of data integrity. Hash functions can be used to provide checks against accidental changes to data and, in certain cases, deliberate manipulation of data (see Section 6.2.2). As such they are sometimes referred to as modification detection codes or manipulation detection codes.

As components to build other cryptographic primitives. Hash functions can be used to construct different cryptographic primitives such as MACs (see Section 6.3.4) and digital signature schemes with appendix (see Section 7.3.4).

As a means of binding data. Hash functions are often used within cryptographic protocols to bind data together in a single cryptographic commitment.

As sources of pseudorandomness. Hash functions are sometimes used to pseudorandomly generate numbers for use in cryptography, with an important example being the generation of cryptographic keys (see Section 10.3).

Note the term hash function has several other wider meanings in the field of computer science. While we will use the term hash function because our context is clear, our hash functions are sometimes more specifically referred to as cryptographic hash functions.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Different levels of data integrity

密码学代写

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数据完整性是一个稍微令人困惑的安全服务,因为它经常在不同的上下文中被提及。识别上下文的最佳方法是考虑针对某些数据完整性的潜在“攻击”的强度。为了达到我们的目的,我们将考虑四个不同级别的数据完整性,这可以通过考虑四个递增的攻击级别来提供:

意外错误。第一级数据完整性仅提供针对意外错误的保护。这种错误最有可能通过通信信道中的噪声发生。提供这种级别数据完整性的数据完整性机制包括纠错码(参见第1.4.4节)和简单的校验和,如循环冗余检查(crc)。这些技术涉及到附加到原始数据的摘要的计算。摘要是使用基于数据的简单数学计算来计算的。由于任何人都可以计算摘要,因此这些机制无法提供针对活动攻击者的保护。我们不会进一步讨论这一类的机制,因为它们的完整性保护很弱。

简单的操作。第二级数据完整性防止简单的操作。仅针对意外错误提供保护的机制通常具有这样的属性:如果数据以特定方式更改,则可以预测新的完整性摘要,而无需正式重新计算它。例如,两个消息的异或的完整性摘要可能是两个完整性摘要的异或。哈希函数是可以防止简单操作的机制的示例,因为它们具有可以检测此类操作的固有安全属性。然而,主动攻击者仍然可以破坏这一类中的完整性机制,因为任何人仍然可以计算完整性摘要。第二类与第一类的唯一区别在于,主动攻击者不能通过操纵旧摘要来“捷径”计算新摘要。我们将在6.2节讨论哈希函数。

主动攻击。第三级的数据完整性可以防止主动攻击。与前两类不同,这一类中的机制必须能够防止攻击者在之前没有看到完整性摘要的数据上创建“有效的”完整性摘要。这种强大的数据完整性概念通常需要数据源身份验证,因为防止这种类型的主动攻击的最自然的方法是在底层数据和创建它的源之间提供绑定。提供这种级别的数据完整性的主要加密机制是mac,我们将在6.3节中讨论。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Hash functions

哈希函数可能是所有密码原语中最通用的。它们非常有用,出现在各种令人惊讶的应用程序中。作为一个独立的工具,它们几乎没有什么用途。然而,任何密码设计师都不应该不带密码出门!由于它们的普遍性,当2004年宣布针对几个最广泛部署的散列函数的意外攻击时,引起了相当大的关注。它们的许多重要和不同的用途包括:

作为强单向函数。哈希函数有时用于“加密”不需要“解密”的高度机密数据,例如密码(参见第6.2.2节)。

提供一个数据完整性的弱概念。哈希函数可用于检查数据的意外更改,以及在某些情况下故意操纵数据(参见第6.2.2节)。因此,它们有时被称为修改检测代码或操作检测代码。

作为组件来构建其他加密原语。哈希函数可以用来构造不同的加密原语,比如mac(见6.3.4节)和数字签名方案(见7.3.4节)。

作为绑定数据的一种手段。哈希函数通常在加密协议中用于将数据绑定到单个加密提交中。

作为伪随机性的来源。哈希函数有时用于伪随机生成用于密码学的数字,一个重要的例子是生成密码学密钥(参见10.3节)。

请注意,术语哈希函数在计算机科学领域还有其他几个更广泛的含义。虽然我们将使用术语哈希函数,因为我们的上下文很清楚,但我们的哈希函数有时更具体地称为加密哈希函数。

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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。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写