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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CRN15668

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|CRN15668

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|BOOLEAN Encoding

We start with the first ASN.1 types in the order of their type values. Fortunately for us, that means BOOLEAN is the first type, which is also the simplest to deal with.
The length determination function is fairly trivial.
der_boolean_length.c:
001 unsigned long der_boolean_length (void)
002 f return 3;
003 ;
004 }
der_boolean_length.c:
001 unsigned long der_boolean_length(void)
002 {
003 return 3 ;
$004 \quad}$
As we can see, this function has only four lines. All BOOLEAN encodings are three bytes long regardless of whether they are true or false. It is important to note that the length determination functions can fail. In such cases, we will use zero length as our error indicator. In the case of BOOLEAN, all inputs are valid.
der_boolean_encode.c :
001 #include “asn $1 . h$ “
002 int der_boolean_encode(int bool,
003 unsigned char *out,
004 unsigned long *outlen)
005{
$006 /$ /* check output size */
007 if (der_boolean_length() > *outlen) {
008 return -1 ;
$009}$
010
$011 /$ * store header and length */
012 der_put_header_length (\&out, ASN1_DER_BOOLEAN, 1);
013
$014 \quad / *$ store payload */
$015 \quad$ *out $=($ bool $==0)$ ? $0 \times 00: 0 \times 0 F$;
016
$017 / *$ finished ok */
018 return 0 ;
$019}$

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|INTEGER Encoding

Encoding an integer is fairly straightforward when the numbers are positive. In the case of positive numbers, the encoding is simply the byte encoding of the integer stored in big endian format. For negative numbers, we need to be able to find a power of 256 larger than the absolute value and encode the sum of the two.
The ASN.1 specification does not put a small limit on the size of the integer to be encoded. So, long as the length can be encoded (less than 128 bytes of length), the integer is within range. However, at this point we do not have any way of dealing with large integers. Therefore, we are going to artificially limit ourselves to using the C long data type. The reader is encouraged to take note of the limited functionality required to properly support the INTEGER type.
Before we get into encoding and decoding, we must develop a few helper functions for dealing with integers. These functions are commonplace in the typical large number library and trivial to adapt.
int help.c:
001 #include “asn $1 . \mathrm{h}$ “
002
003 int count bits(long num)
004{
005 int $x$;
$006 \mathrm{x}=0$;
007 while (num) ${++\mathrm{x}$; num $\gg=1 ;}$
008 return $\mathrm{x}$;
$009}$

This function returns the number of bits in the integer. It assumes the integer is positive (or at least not sign extended) and simply shifts the integer right until it is zero.
011 int count_lsbs(long num)
012{
013 int $\mathrm{x}$;
$014 \mathrm{x}=0$;
015 if (Inum) return 0 ;
016 while $(1$ (num\& 1$)) \quad{++\mathrm{x} ;$ num $\gg=1 ;}$
017 return $\mathrm{x}$;
$018}$

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CRN15668

密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|BOOLEAN Encoding

我们按照类型值的顺序从第一个ASN.1类型开始。幸运的是,这意味着BOOLEAN是第一种类型,也是最容易处理的类型。
长度确定函数相当简单。
der_boolean_length.c:
unsigned long (void)
002 f return 3;
003;
004}
der_boolean_length.c:
unsigned long (void)
002年{
003返回3;
004美元\四}
正如我们所看到的,这个函数只有四行。所有布尔编码都是三个字节长,无论它们是真还是假。需要注意的是,长度确定函数可能会失败。在这种情况下,我们将使用零长度作为错误指示器。在BOOLEAN的情况下,所有输入都是有效的。
der_boolean_encode.c:
包括“asn $1”。h $”
002 int der_boolean_encode(int bool;
003 unsigned char *out,
004 unsigned long *outlen)
005年{
$006 /$ /检查输出大小/
007 if (der_boolean_length() > *outlen) {
008返回-1;
009美元}
010
$011 /$ *存储头和长度*/
012 der_put_header_length (\&out, ASN1_DER_BOOLEAN, 1);
013
$014 \quad / *$ store payload */
$015 $ *out $=($ bool $==0)$ ?$0 \乘以00:0 \乘以0 F$;
016
$017 / *$ finished ok */
018返回0;
019美元}

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|INTEGER Encoding

当整数为正数时,对整数进行编码相当简单。在正数的情况下,编码只是以大端字节格式存储的整数的字节编码。对于负数,我们需要能够找到比绝对值大256的幂,并对两者的和进行编码。
ASN.1规范对要编码的整数的大小没有小的限制。因此,只要长度可以被编码(长度小于128字节),该整数就在范围内。然而,在这一点上,我们没有任何处理大整数的方法。因此,我们将人为地限制自己只使用C long数据类型。鼓励读者注意正确支持INTEGER类型所需的有限功能。
在开始编码和解码之前,我们必须开发一些处理整数的辅助函数。这些函数在典型的大数库中是很常见的,很难适应。
int help.c:
包括“asn $1”。\ mathrm {h} $”
002
003 int count bits(long num)
004年{
int $x$;
美元006美元\ mathrm {x} = 0;
007 while (num) ${++\ mathm {x}$;Num $\gg=1;}$
008返回$\ mathm {x}$;
009美元}

这个函数返回整数的位数。它假设整数是正的(或者至少没有符号扩展),并简单地向右移动整数,直到它为零。
int count_lsbs(long num)
012年{
013 int $\math {x}$;
美元014美元\ mathrm {x} = 0;
015 if (Inum)返回0;
虽然016美元(1美元(num \ & 1美元))\四{+ + \ mathrm {x}; num \ gg = 1美元;}$
017返回$\ mathm {x}$;
018美元}

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS346

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。

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|CS346

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.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS346

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。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Syntax

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
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EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS355

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数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS355

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Privacy and Authentication

Two important questions concerning assets are whether the asset is private and whether it has to be intact. For example, many disk encryption users apply the tool to their entire system drive. Many system files are universally accessible as part of the install media. They are in no way private assets, and applying cryptography to them is a waste of resources. Worse, most systems rarely apply authentication tools to the files on disk (EncFS is a rare exception to the lack of authentication rule. http://encfs.sourceforge.net/), meaning that many files, including applications, that are user accessible can be modified. Usually, the worse they can accomplish is a denial of service (DoS) attack on the system, but it is entirely possible to modify a working program in a manner such that the alterations introduce flaws to the system. With authentication, the file is either readable or it is not. Alterations are simply not accepted.

Usually, if information is not meant to be public it is probably a good idea to authenticate it. This provides users with two forms of protection around their assets. Seeing this as an emerging trend, NIST and IEEE have both gone as far as to recommend combined modes (CCM and GCM, respectively) that actually perform both encryption and authentication. The modes are also of theoretical interest, as they formally reduce to the security of their inherited primitives (usually the AES block cipher). From a performance point of view, these modes are less efficient than just encryption or authentication alone. However, that is offset by the stability they offer the user.

Life of Data
Throughout the life of a particular asset or credential, it may be necessary to update, add to, or even remove parts of or the entire asset. Unlike simply creating an asset, the security implications of allowing further modifications are not trivial. Certain modes of operation are not secure if their parameters are left static. For instance, the CTR chaining mode (discussed in Chapter 4, “Advanced Encryption Standard”) requires a fresh initial value (IV) whenever encrypting data. Simply re-using an existing IV, say to allow an inline modification, is entirely insecure against privacy threats. Similarly, other modes such as CCM (see Chapter 7, “Encrypt and Authenticade Modes”) require a fresh Nonce value per message to assure both the privacy and authenticity of the output.
Certain data, such as medical data, must also possess a lifespan, which in cryptographic terms implies access control restrictions. Usually, this has been implemented with public key digital signatures that specify an expiry date. Strictly speaking, access control requires a trusted distribution party (e.g., a server) that complies with the rules set forth on the data being distributed (e.g., strictly voluntary).

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Common Wisdom

There is a common wisdom among cryptographers that security is best left to cryptographers; that the discussion of cryptographic algorithms will lead people to immediately use them incorrectly. In particular, Bruce Schneier wrote in the abstract of his Secret and Lies text:
I have written this book partly to correct a mistake.

Seven years ago, I wrote another book: Applied Cryptography. In it, I described a mathematical utopia: algorithms that would keep your deepest secrets safe for millennia, protocols that could perform the most fantastical electronic interactions-unregulated gambling, undetectable authentication, anonymous cash-safely and securely. In my vision, cryptography was the great technological equalizer; anyone with a cheap (and getting cheaper every year) computer could have the same security as the largest government. In the second edition of the same book, written two years later, I went so far as to write, “It is insufficient to protect ourselves with laws; we need to protect ourselves with mathematics.”
Abstract. Secret and Lies, Bruce Schneier
In this quote, he’s talking abstractly about the concept that cryptography as a whole, on its own, cannot make us “safe.” This is in practice perhaps at least a little true. There are many instances where perfectly valid cryptography has been circumvented by user error or physical attacks (card skimming, for example). However, the notion that the distribution of cryptographic knowledge to the layperson is somehow something to be ashamed of or in anyway avoid is just not valid.

While relying solely on security experts is likely a surefire method of obtaining secure systems, it also is entirely impractical and inefficient. One of the major themes and goals of this book is to dispel the notion that cryptography is harder (or needs to be harder) than it really is. Often, a clear understanding of your threats can lead to efficient and easily designed cryptosystems that address the security needs. There are already many seemingly secure products available in which the developers performed just enough research to find the right tools for the job-software libraries, algorithms, or implementations – and a method of using them that is secure for their task at hand.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CS355

密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Privacy and Authentication

有关资产的两个重要问题是,资产是否私有,以及它是否必须是完整的。例如,许多磁盘加密用户将该工具应用于整个系统驱动器。许多系统文件作为安装介质的一部分可以普遍访问。它们绝不是私人资产,对它们应用加密技术是对资源的浪费。更糟糕的是,大多数系统很少对磁盘上的文件应用身份验证工具(EncFS是缺乏身份验证规则的罕见例外)。http://encfs.sourceforge.net/),这意味着可以修改用户可访问的许多文件,包括应用程序。通常,最坏的情况是对系统进行拒绝服务(DoS)攻击,但是完全有可能修改工作程序,从而使更改给系统引入缺陷。通过身份验证,文件要么可读,要么不可读。更改是不被接受的。

通常,如果信息不是公开的,那么验证它可能是一个好主意。这为用户的资产提供了两种形式的保护。NIST和IEEE认为这是一种新兴趋势,因此都推荐了同时执行加密和身份验证的组合模式(分别为CCM和GCM)。这些模式在理论上也很有趣,因为它们在形式上简化为其继承的原语(通常是AES分组密码)的安全性。从性能的角度来看,这些模式比单独加密或身份验证效率低。然而,它们为用户提供的稳定性抵消了这一点。

数据的生命
在特定资产或凭证的整个生命周期中,可能需要更新、添加甚至删除部分或整个资产。与简单地创建资产不同,允许进一步修改的安全含义不是微不足道的。如果某些操作模式的参数保持静态,它们就不安全。例如,CTR链模式(在第4章“高级加密标准”中讨论)在加密数据时需要一个新的初始值(IV)。简单地重用现有的IV,比如允许内联修改,对于隐私威胁是完全不安全的。类似地,其他模式,如CCM(参见第7章,“加密和认证模式”)需要每个消息一个新的Nonce值,以确保输出的隐私性和真实性。
某些数据(如医疗数据)还必须具有生命周期,这在密码学术语中意味着访问控制限制。通常,这是通过指定到期日期的公钥数字签名实现的。严格地说,访问控制需要一个受信任的分发方(例如,服务器),该分发方遵守所分发数据的规则(例如,严格自愿)。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|Common Wisdom

密码学家之间有一个共同的智慧,那就是安全最好留给密码学家;对加密算法的讨论将导致人们立即错误地使用它们。特别是Bruce Schneier在他的《秘密与谎言》文本的摘要中写道:
我写这本书部分是为了纠正一个错误。

七年前,我写了另一本书:《应用密码学》。在这篇文章中,我描述了一个数学乌托邦:算法可以在几千年内保护你最深的秘密,协议可以执行最神奇的电子交互——不受监管的赌博,无法察觉的身份验证,安全可靠的匿名现金。在我看来,密码学是伟大的技术均衡器;任何人只要有一台便宜的(而且每年都在变得越来越便宜)电脑,就可以拥有和最大的政府一样的安全性。两年后,在同一本书的第二版中,我甚至写道:“用法律保护我们自己是不够的;我们需要用数学来保护自己。”
摘要《秘密与谎言》布鲁斯·施奈尔著
在这段话中,他抽象地谈论了一个概念,即密码学作为一个整体,本身并不能让我们“安全”。这在实践中也许至少有一点是正确的。在许多情况下,完全有效的加密被用户错误或物理攻击(例如,盗卡)所绕过。然而,将密码学知识传播给外行人是一件让人感到羞耻或应该避免的事情,这种想法是站不住脚的。

虽然完全依赖安全专家可能是获得安全系统的可靠方法,但它也完全不切实际且效率低下。本书的主要主题和目标之一是消除密码学比实际情况更难(或需要更难)的观念。通常,对威胁的清晰理解可以导致有效且易于设计的密码系统,从而满足安全需求。已经有许多看似安全的产品可用,开发人员在其中进行了足够的研究,以找到适合工作的工具-软件库,算法或实现-以及使用它们的方法,这些方法对于他们手头的任务是安全的。

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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。

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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。

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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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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|CBC-MAC

The most well-known examples of MAC algorithms are based on either using a block cipher or a hash function as a ‘building block’. We will look at one example of each technique, beginning with block ciphers.

The first MAC design we describe will hopefully look familiar. This MAC is commonly referred to as $C B C-M A C$ and is based on a block cipher. An early banking standard defined CBC-MAC using DES, so the MAC operated on blocks of 64 bits. We present the CBC-MAC construction in a more general form. Any block cipher, such as AES, could be used.
COMPUTING CBC-MAC
We assume the sender and receiver have both agreed in advance upon a symmetric key $K$. We also assume the message $M$ has been split into blocks of the same length as the block length of the block cipher (64 bits for DES or 128 bits for AES) in order to process it. In Figure 6.8, these blocks are labelled $M_1, M_2, \ldots, M_n$. If the message does not fit neatly into blocks, then we pad the last block (see Section 4.3.2).

As illustrated in Figure 6.8, the sender computes the MAC as follows:

  1. Take the first message block $M_1$, and encrypt it (using the block cipher) with the key $K$ to obtain $C_1$.
  2. XOR $C_1$ to the second message block $M_2$, and encrypt the result with the key $K$ to obtain $C_2$.
  3. Repeat this process until the second-last ciphertext block $C_{n-1}$ has been XORed to the last message block $M_n$, and the result encrypted with key $K$ to obtain $C_n$.
  4. Send the message $M_1, M_2, \ldots, M_n$ to the receiver, accompanied by the last ciphertext block $C_n$. This last ciphertext block $C_n$ is the MAC, which we denote $\operatorname{MAC}_K(M)$.

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We will now briefly look at another well-known and widely deployed MAC, this time based on a hash function. Our discussion in Section 6.3.2 should hopefully have made it clear that a very natural way to design a MAC might be to start with a hash function and then somehow build in the use of a key. This is precisely the idea behind the Hash-based Message Authentication Code (HMAC). This type of MAC can, at least in theory, be constructed from any cryptographic hash function. Thus, it is common to see HMAC more precisely being referred to as, for example, HMAC-MD5, where the suffix identifies the name of the underlying hash function.

The design of HMAC is very simple. Let $h$ be a hash function, and let $K_1$ and $K_2$ be two symmetric keys. Then the MAC on message $M$ is computed as follows:

  1. compute the hash of $K_2$ concatenated (see Section 1.6.1) with the message; in other words compute $h\left(K_2 | M\right)$; and
  2. compute the hash of $K_1$ concatenated with the output of step 1 ; in other words compute:
    $$
    h\left(K_1 | h\left(K_2 | M\right)\right) .
    $$
    Thus, computing the MAC involves two applications of the underlying hash function, first to $K_2$ and the message, and then to $K_1$ and the first hash output. HMAC is simple and fast to implement. So what is the catch?

In some sense there is no catch; however, it is important to recognise that the security of HMAC depends on three separate factors:

The security of the keys. HMAC employs two symmetric keys. Thus, the length of an HMAC key can be regarded as the sum of the lengths of these two keys.

The security of the hash function. HMAC’s security depends on the security of the underlying hash function. Thus, it should be deployed using hash functions which have been approved for use in HMAC by recognised experts.

The length of the MAC output. Just as we discussed in Section 6.3.3, it is possible to use just part of the HMAC output as the actual MAC, but reducing its length will reduce security.

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密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|CBC-MAC

MAC算法中最著名的例子是使用分组密码或哈希函数作为“构建块”。我们将从分组密码开始,查看每种技术的一个示例。

希望我们描述的第一个MAC设计看起来很熟悉。这个MAC通常被称为$C B C-M A C$,它基于分组密码。早期的银行标准使用DES定义CBC-MAC,因此MAC在64位块上运行。我们以更一般的形式提出CBC-MAC结构。任何分组密码,如AES,都可以使用。
计算cbc-mac
我们假设发送方和接收方事先就对称密钥$K$达成一致。我们还假设消息$M$已被分割成与分组密码的块长度相同的块(DES为64位,AES为128位),以便处理它。在图6.8中,这些块被标记为$M_1, M_2, \ldots, M_n$。如果消息不能整齐地放入块中,那么我们填充最后一个块(参见第4.3.2节)。

如图6.8所示,发送端MAC的计算方法如下:

取第一个消息块$M_1$,并使用密钥$K$对其加密(使用块密码)以获得$C_1$。

将$C_1$与第二个消息块$M_2$进行XOR,并使用密钥$K$对结果进行加密,得到$C_2$。

重复此过程,直到倒数第二个密文块$C_{n-1}$被xor到最后一个消息块$M_n$,并使用密钥$K$对结果进行加密以获得$C_n$。

将消息$M_1, M_2, \ldots, M_n$发送给接收者,并附带最后一个密文块$C_n$。最后一个密文块$C_n$是MAC,我们表示为$\operatorname{MAC}_K(M)$。

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现在,我们将简要介绍另一个众所周知且广泛部署的MAC,这一次是基于哈希函数。我们在6.3.2节中的讨论应该已经清楚地表明,设计MAC的一种非常自然的方法可能是从哈希函数开始,然后以某种方式构建密钥的使用。这正是基于哈希的消息身份验证码(HMAC)背后的思想。至少在理论上,这种类型的MAC可以由任何加密散列函数构造。因此,通常将HMAC更精确地称为HMAC- md5,其中的后缀标识底层哈希函数的名称。

HMAC的设计非常简单。设$h$为哈希函数,设$K_1$和$K_2$为两个对称密钥。则消息$M$上的MAC计算如下:

计算与消息连接的$K_2$的哈希值(参见1.6.1节);换句话说,计算$h\left(K_2 | M\right)$;和

计算与步骤1的输出连接的$K_1$的哈希值;换句话说,计算:
$$
h\left(K_1 | h\left(K_2 | M\right)\right) .
$$
因此,计算MAC涉及到底层哈希函数的两个应用程序,首先是$K_2$和消息,然后是$K_1$和第一个哈希输出。HMAC是简单和快速实现。那么,问题是什么呢?

从某种意义上说,这是没有陷阱的;然而,重要的是要认识到HMAC的安全性取决于三个独立的因素:

密钥的安全性。HMAC使用两个对称密钥。因此,HMAC密钥的长度可以看作是这两个密钥长度的和。

哈希函数的安全性。HMAC的安全性取决于底层哈希函数的安全性。因此,它应该使用哈希函数来部署,哈希函数已经被公认的专家批准用于HMAC。

MAC输出的长度。正如我们在6.3.3节中讨论的,可以只使用HMAC输出的一部分作为实际MAC,但是减少它的长度会降低安全性。

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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。

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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。

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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。

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