数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS255
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|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.
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。
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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。