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|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:
- decrypt and recover the data and the digital signature;
- encrypt the data and the digital signature using Charlie’s public encryption key; and
- 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.
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。
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。
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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。