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