如果你也在 怎样密码学与系统安全Cryptography and System Security CS/ECE407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|密码学代写Cryptography Theory代考|CS/ECE407 How DES Works
The cipher that would eventually become the Data Encryption Standard, or DES for short, ${ }^1$ is no longer considered secure, but it is important to us for several reasons.
- It was the standard for decades.
- It made use of techniques not previously seen in a non-classified environment and set the bar high for all of the ciphers that followed it.
- It arose from an unprecedented secret collaboration between IBM and the National Security Agency (NSA) for a publicly available cipher. There had been prior interaction between NSA and industry, but not on anything that would go public.
DES also served to inspire Martin E. Hellman, who would go on to be one of the most important cryptographers of the 20th century. He wrote, “I trace my interest in cryptography to three main sources.”2 One was David Kahn’s book, The Codebreakers. Another was Claude Shannon’s 1949 paper. $^3$ His description of the third follows. ${ }^4$
From 1968-1969 I worked at IBM’s Watson Research Center in Yorktown Heights, NY. One of my colleagues was Horst Feistel, who had been brought in from classified government work to seed IBM’s research in cryptography. IBM’s work culminated in the Data Encryption Standard (DES) in 1975. While my work at IBM was not in cryptography, I had a number of discussions with Feistel that opened my eyes to previously unforeseen possibilities. The fact that IBM was investing in the development of cryptography for commercial applications also indicated the need and value of such work.
数学代写|密码学与系统安全代写Cryptography and System Security代考|Objection 1: Key Size Matters
The published description of DES made it sound like it used a 64-bit key, but, as we saw above, it’s really only 56 bits, because 8 bits are used as error checks.
Diffie, Hellman and others have objected that a 56-bit key may be inadequate to resist a brute force attack using a special purpose computer costing about $\$ 20$ million. Others have estimated ten times that much. Whichever figure is correct, there is little safety margin in a 56 -bit key. ${ }^{15}$
The machine hypothesized by Diffie and Hellman would have $1,000,000$ chips, and could break DES, given a single plaintext/ciphertext pair, in about 12 hours. ${ }^{16}$ It’s not hard to get a plaintext/ ciphertext pair. In fact, NBS agreed that this type of attack was reasonable. ${ }^{17}$
Walter Tuchman, part of the IBM design team, argued that the machine would cost $\$ 200 \mathrm{mil}-$ lion and went on to say that it would be cheaper and easier to get the information via bribery or blackmail than to build the machine. However, he also said, “In our judgment, the 56-bit key length is more than adequate for the foreseeable future, meaning 5 to 10 years.” 18 Why not look ahead a bit farther? Whether the machine would cost $\$ 20$ million or $\$ 200$ million is a trivial detail. Such costs would be minor for a government with a military intelligence budget in the billions of dollars.
密码学与系统安全代写
数学代写|密码学代写CRYPTOGRAPHY THEORY代 考|CS/ECE407 HOW DES WORKS
最终成为数据加密标准（简称 DES）的密码， ${ }^1$ 不再被认为是安全的，但出于多种原因，它对我们很重要。
- 这是几十年来的标准。
- 它利用了以前在非机密环境中末曾见过的技术，并为随后的所有密码设置了很高的标准。
- 它源于 IBM 与国家安全局之间前所末有的秘密合作 $N S A$ 对于公开可用的密码。美国国家安全局和工业界之前曾有过互动，但没有在任何会 公开的事情上进行过互动。
DES 还启发了 Martin E. Hellman，他后来成为 20 世纪最重要的密码学家之一。他写道：“我对密码学的兴趣主要来自三个来源。”2其中之一是大卫. 卡恩 (David Kahn) 的著作 《密码破译者》(The Codebreakers)。另一篇是克劳德·香农 (Claude Shannon) 1949 年的论文。 ${ }^3$ 他对第三个的描述如下。 ${ }^4$ 从 1968 年到 1969 年，我在纽约约克镇高地的 IBM 沃森研究中心工作。我的一位同事是 Horst Feistel，他是从机密政府工作中调来的，负责 IBM 的 密码学研究。IBM 的工作最终形成了数据加密标准 $D E S 1975$ 年。虽然我在IBM 的工作不是密码学，但我与 Feistel 进行了多次讨论，让我看到了以 前无法预料的可能性。IBM 正在投资开发商业应用程序的密码学这一事实也表明了此类工作的必要性和价值。
数学代写|密码学与系统安全代写CRYPTOGRAPHY AND SYSTEM SECURITY代考|OBJECTION 1: KEY SIZE MATTERS
已发布的 DES 描述听起来像是使用 64 位密钥，但正如我们在上面看到的，它实际上只有 56 位，因为 8 位用于错误检查。
Diffie、Hellman 和其他人反对 56 位密钥可能不足以抵御使用成本约为 $\$ 20$ 百万。其他人估计是这个数字的十倍。无论哪个数字是正确的， 56 位密
Diffie 和 Hellman 假设的机器有 $1,000,000$ 芯片，并且可以在大约 12 小时内破解 DES，给定一个明文/密文对。16得到明文/密文对并不难。事实
隹
会花费 $\$ 20$ 百万或 $\$ 200$ 百万是一个微不足道的细节。对于拥有数十亿美元军事情报预算的政府来说，这样的成本将是微不足道的。
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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。
