如果你也在 怎样密码学与系统安全Cryptography and System Security CS355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。
密码学与系统安全Cryptography and System Security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|密码学与系统安全代写Cryptography and System Security代考|One More Time…
Closely related to entropy is Shannon’s idea of redundancy, denoted here as $D_N$. Basically, high entropy (disorder) corresponds to low redundancy and low entropy corresponds to high redundancy. Mathematically, the two are related as follows
$D_N=\log _2\left(26^N\right)-H_N$ is the redundancy in a message of length $N$
(using a 26-letter alphabet). ${ }^9$ Just as $H_N / N$ converges down to a limiting value as $N$ increases, $D_N / N$ increases to a limiting value with $N$.
Shannon found the redundancy of English to be $D \approx 0.7$ decimal (base 10) digits per letter. Dividing this value by $\log (26)$, we get the relative redundancy of English, which is about $50 \%$. The value 26 was used in the log, as Shannon chose to omit word spacing and simply use a 26-letter alphabet for his calculation. ${ }^{10}$ He explained what his value for the redundancy of English means and how it may be obtained.
The redundancy of ordinary English, not considering statistical structure over greater distances than about eight letters, is roughly $50 \%$. This means that when we write English half of what we write is determined by the structure of the language and half is chosen freely. The figure $50 \%$ was found by several independent methods which all gave results in this neighborhood. One is by calculation of the entropy of the approximations to English. A second method is to delete a certain fraction of the letters from a sample of English text and then let someone attempt to restore them. If they can be restored when $50 \%$ are deleted the redundancy must be greater than $50 \%$. A third method depends on certain known results in cryptography. ${ }^{11}$
Cipher Deavours used $1.11$ for his approximation of $D$, which converts to $78 \% \cdot .^{12}$ Although he didn’t explain how he came up with this larger value, one possibility is that he included a blank space as a character of the alphabet. As spacing rarely changes the meaning of a sentence, its presence increases the redundancy. In many early examples of writing, ranging from ancient Greek through medieval times, word spacing isn’t present. And word spacing isn’t the only omission that has been common historically. The original Hebrew version of the Old Testament was written without vowels. The redundancy of this language allows it to be read anyway.
数学代写|密码学与系统安全代写Cryptography and System Security代考|Unicity Points
In Sections 3.4, 4.4, and 4.5, unicity points (the length for which a ciphertext can be expected to have a unique solution) were given for various ciphers. Shannon presented a general technique for calculating these values. We have the unicity point, $U$, given by $U=\log _2(K) / D$, where $K$ is the number of possible keys and $D$ is the redundancy per letter of the message. If the message is compressed prior to encipherment, the value of $D$ is decreased, thus raising the value of $U$. Some messages that would have unique solutions can therefore be made ambiguous by taking this extra step. As was seen above, the value for $D$ is determined empirically. Like entropy, it even varies from author to author.
Dazed and Confused
Another pair of concepts that Shannon developed that play a major role in modern cryptography is diffusion and confusion. Diffusion means distributing the influence of each plaintext letter over several ciphertext letters. For example, if matrix encryption is used with a $5 \times 5$ matrix, then each plaintext letter affects five ciphertext letters. Cryptographers today want this effect to be present for both plaintext letters and individual bits in a cipher’s key. They’ve taken the idea to its natural extreme and desire that a change to a single message letter, or bit in the key, will change the entire ciphertext, or about half of the bits, if the message takes that form. This is termed an avalanche effect, in what is an excellent analogy. This makes cryptanalysis significantly more difficult, as the ciphertext cannot be attacked in small pieces, but must be taken as a whole. To continue the $5 \times 5$ matrix encryption example, because each plaintext letter affects five ciphertext letters, we cannot simply pick out the letter E, as we did with monoalphabetic substitution ciphers. Instead, we must work on groups of five letters at a time. With greater diffusion, cryptanalysis may become an all-or-nothing proposition.
Confusion means making the relationship between the plaintext and ciphertext complex. The idea is best illustrated by modern ciphers, for which knowing a large amount of plaintext and the corresponding ciphertext, along with the enciphering algorithm, fails to allow the cryptanalyst to determine the key. In modern systems, confusion is obtained through substitution and diffusion is obtained through transposition. Although older systems, such as the World War I German ciphers ADFGX and ADFGVX, employed both substitution and transposition, this did not become a standard approach to encryption until the computer era.
Shannon noted a disadvantage in ciphers with high confusion and diffusion. ${ }^{16}$
Although systems constructed on this principle would be extremely safe they possess one grave disadvantage. If the mix is good then the propagation of errors is bad. A transmission error of one letter will affect several letters on deciphering.
密码学与系统安全代写
数学代写|密码学与系统安全代写CRYPTOGRAPHY AND SYSTEM SECURITY代考|ONE MORE TIME…
与商密切相关的是香农的冗余思想，这里表示为 $D_N$. 基本上，高樀disorder 对应于低冗余，低樀对应于高峹。在数学上，两者的关系如下 $D_N=\log _2\left(26^N\right)-H_N$ 是长度消息中的冗余 $N$
usinga 26 – letteralphabet. ${ }^9$ 就像 $H_N / N$ 收敛到一个极限值作为 $N$ 增加， $D_N / N$ 增加到一个极限值 $N$.
香农发现英语的冗余是 $D \approx 0.7$ 十进制base 10 每个字母的数字。将该值除以 $\log (26)$ ，我们得到英语的相对冗余度，大约是 $50 \%$. 日志中使用了值 26，因为 Shannon 选择省略单词间距并仅使用 26 个字母的字母表进行计算。 ${ }^{10}$ 他解释了他对英语冗余的价值意味着什么以及如何获得它。
普通英语的冗余，不考虑大于大约八个字母的更大距离的统计结构，大致是 $50 \%$. 这意味着当我们写英语时，我们写的一半是由语言结构决定的， 另一半是自由选择的。图 $50 \%$ 是通过几个独立的方法发现的，这些方法都在这个社区给出了结果。一种是通过计算英语近似值的樀。第二种方法 是从英文文本样本中删除特定部分的字母，然后让某人尝试恢复它们。如果他们可以在什么时候恢复 $50 \%$ 被删除的冗余必须大于 $50 \%$. 第三种方法 取决于密码学中的某些已知结果。 ${ }^{11}$
使用的 Cipher Deavours $1.11$ 对于他的近似 $D$ ，转换为 $78 \% \cdot{ }^{12}$ 虽然他没有解释他是如何得出这个更大的值的，但一种可能是他将一个空格作为字母 表中的一个字符。由于间距很少改变句子的意思，它的存在增加了冗余。在许多早期的书写例子中，从古希腊到中世纪，字间距是不存在的。字 间距并不是历史上唯一常见的遗漏。旧约的希伯来文原文是在没有元音的情况下写成的。这种语言的冗余使得它无论如何都可以被阅读。
数学代写|密码学与系统安全代写CRYPTOGRAPHY AND SYSTEM SECURITY代考|UNICITY POINTS
在第 3.4、4.4和 $4.5$ 节中，单点thelengthforwhichaciphertextcanbeexpectedtohaveauniquesolution给出了各种密码。香农提出了计算这 些值的通用技术。我们有唯一点， $U$, 由 $U=\log _2(K) / D$ ，在哪里 $K$ 是可能键的数量和 $D$ 是消息中每个字母的冗余度。如果消息在加密之前被压 缩，则值 $D$ 被减少，从而提高了价值 $U$. 因此，通过执行此额外步骤，可以使某些具有唯一解决方案的消息变得模糊。正如上面所见，价值为 $D$ 是 根据经验确定的。就像樀一样，它甚至因作者而异。
Dazed and Confused
香农提出的在现代密码学中发挥重要作用的另一对概念是扩散和混淆。扩散意味着将每个明文字母的影响分布到几个密文字母上。例如，如果矩 阵加密与 $5 \times 5$ 矩阵，则每个明文字母影响五个密文字母。今天的密码学家希望明文字母和密码密钥中的各个位都存在这种效果。他们已经将这个 想法发挥到了自然的极致，并希望对单个消息字母或密钥中的位进行更改将更改整个密文，或者如果消息采用这种形式，则大约一半的位。这被 称为雪崩效应，这是一个很好的类比。这使得密码分析变得更加困难，因为密文不能被分成小块进行攻击，而必须作为一个整体来进行攻击。继 续 $5 \times 5$ 矩阵加密示例，因为每个明文字母影响五个密文字母，我们不能简单地挑出字母 $\mathrm{E}$ ，就像我们对单字母替换密码所做的那样。相反，我们 必须一次处理五个字母一组。随着更大的传播，密码分析可能成为一个孤注一掷的命题。
混淆是指使明文和密文之间的关系变得复杂。这个想法最好用现代密码来说明，因为知道大量的明文和相应的密文以及加密算法，无法让密码分 析者确定密钥。在现代系统中，混淆是通过替代获得的，扩散是通过换位获得的。尽管较旧的系统，如第一次世界大战德国密码 ADFGX和 ADFGVX，同时采用了替换和换位，但这直到计算机时代才成为加密的标准方法。
香农注意到密码具有高度混淆和扩散的缺点。16
虽然根据这一原则构建的系统非常安全，但它们有一个严重的缺点。如果混合很好，那么错误的传播就会很糟糕。一个字母的传输错误会影响多 个字母的解密。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。