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|Knowledge of the encryption algorithm
As promised, we now consider the validity of the standard assumption that an attacker knows the encryption algorithm. There tend to be two different approaches to designing encryption algorithms, which result in most encryption algorithms being classified as either:
Publicly known algorithms: The full details of the algorithm are in the public domain and can be studied by anyone
Proprietary algorithms: The details of the algorithm are only known by the designers and perhaps a few selected parties.
In the case of publicly known encryption algorithms, an attacker knows the encryption algorithm. In the case of proprietary encryption algorithms, an attacker may well know the name of the encryption algorithm and certain basic properties, but it is not intended that they know any of the details of how it performs the encryption and decryption processes.
Note that the term proprietary is often used in other contexts to describe something that has an owner (an individual or organisation) and may have been patented; hence, our use of this term is slightly unusual. It is possible for a publicly known algorithm to be patented by an owner, and indeed there are several high-profile examples. Further, it is not necessarily the case that a proprietary algorithm has any patent issues, although its use will necessarily be restricted.
数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Use of publicly known algorithms
We have just observed that one possible advantage of publicly known algorithms is that a wide range of experts will have had the chance to evaluate such algorithms. However, designing cryptographic algorithms requires a great deal of knowledge, experience, and skill. Many well-qualified (and lessqualified!) people have designed cryptographic algorithms, but very few ever gain sufficient public confidence to become recommended for use in real applications. It is thus very important to appreciate that:
- just because an algorithm is publicly known does not imply it has been studied by a wide range of experts;
- even if a publicly known algorithm has been fairly well scrutinised, it may not be wise to deploy it in an application from a security perspective (for example, the level of scrutiny may not be sufficient);
- relatively few publicly known algorithms are actually deployed in applications; and
- very few publicly known algorithms are widely supported across different applications.
To emphasise these points, Figure 1.4 presents a conceptual taxonomy of publicly known encryption algorithms. While this taxonomy is artificial, it is designed to emphasise the prudent ‘conservatism’ of adoption of publicly known encryption algorithms. The zones in the figure can be interpreted as follows:
Unstudied algorithms (Zone A). This consists of a substantial number of encryption algorithms that have been proposed by designers, but never subjected to any serious analysis. There may well be some very good algorithms in this zone, but they have not been scrutinised enough to be relied upon. Algorithms in this zone include those used by a number of commercial products that claim to have designed their own encryption algorithm. Great caution should be applied before relying on such products.
‘Broken’ algorithms (Zone B). This consists of the many publicly known encryption algorithms that have been analysed and subsequently found to be flawed.
密码学代写
数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Knowledge of the encryption algorithm
如前所述，我们现在考虑攻击者知道加密算法这一标准假设的有效性。设计加密算法往往有两种不同的方法，这导致大多数加密算法被归类为:
公开的算法:算法的全部细节都在公共领域，任何人都可以研究
专有算法:算法的细节只有设计者和少数选定的方知道。
在公开已知加密算法的情况下，攻击者知道加密算法。在专有加密算法的情况下，攻击者可能知道加密算法的名称和某些基本属性，但并不打算让他们知道加密和解密过程的任何细节。
请注意，专有一词通常用于其他上下文中，用于描述拥有所有者(个人或组织)并且可能已获得专利的事物;因此，我们对这个词的使用有点不寻常。一个公开的算法有可能被所有者申请专利，确实有几个引人注目的例子。此外，专有算法不一定有任何专利问题，尽管它的使用必然会受到限制。
数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Use of publicly known algorithms
我们刚刚观察到，公开已知算法的一个可能优势是，广泛的专家将有机会评估这些算法。然而，设计加密算法需要大量的知识、经验和技能。许多合格的(和不合格的)人设计了加密算法，但很少有人获得足够的公众信任，被推荐用于实际应用程序。因此，认识到以下几点非常重要:
仅仅因为一个算法是公开的，并不意味着它已经被广泛的专家研究过;
即使一个公开的算法已经经过了很好的审查，从安全的角度来看，在应用程序中部署它可能是不明智的(例如，审查的级别可能不够);
在应用程序中实际部署的公开已知算法相对较少;和
很少有公开已知的算法在不同的应用程序中得到广泛支持。
为了强调这些要点，图1.4给出了已知加密算法的概念分类。虽然这种分类法是人为的，但它旨在强调采用公开已知加密算法的谨慎“保守主义”。图中的分区可以解释如下:
未研究的算法(A区)。这包括大量由设计师提出的加密算法，但从未经过任何认真的分析。在这个领域可能会有一些非常好的算法，但它们还没有经过足够的审查，不能被依赖。该区域的算法包括许多声称设计了自己的加密算法的商业产品所使用的算法。在依赖这些产品之前，应该非常谨慎。
“破损”算法(B区)。这包括许多已被分析并随后发现有缺陷的公开已知的加密算法。
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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。