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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|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.
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。
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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。