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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|密码学代写Cryptography Theory代考|Sequence numbers
In applications where clock-based mechanisms are not appropriate, an alternative mechanism is to use logical time. Logical time maintains a notion of the order in which messages or sessions occur and is normally instantiated by a counter or sequence number.
The idea is best illustrated by means of an example. Suppose Alice and Bob regularly communicate with one another and wish to ensure messages they exchange are fresh. Alice can do this by maintaining two sequence numbers for communicating with Bob, which are counters denoted by $N_{A B}$ and $N_{B A}$. Alice uses sequence number $N_{A B}$ as a counter for messages she sends to Bob, and sequence number $N_{B A}$ as a counter for messages she receives from Bob. Both sequence numbers work in the same way. We illustrate the case of $N_{A B}$.
When Alice sends a message to Bob:
- Alice looks up her database to find the latest value of the sequence number $N_{A B}$. Suppose at this moment in time $N_{A B}=T_{n e w}$
- Alice sends her message to Bob along with the latest sequence number value, which is $T_{\text {new }}$.
- Alice increments the sequence number $N_{A B}$ by one (in other words, she sets $N_{A B}=T_{n e w}+1$ ) and stores the updated value on her database. This updated value will be the sequence number she uses next time she sends a message to Bob.
When Bob receives the message from Alice: - Bob compares the sequence number $T_{\text {new }}$ sent by Alice with the most recent value of the sequence number $N_{A B}$ on his database. Suppose this is $N_{A B}=T_{\text {old }}$
- If $T_{\text {new }}>T_{\text {old }}$, then Bob accepts the latest message as fresh, and he updates his stored value of $N_{A B}$ from $T_{\text {old }}$ to $T_{\text {new }}$
- If $T_{\text {new }} \leq T_{\text {old }}$, then Bob rejects the latest message from Alice as not being fresh.
数学代写|密码学与系统安全代写Cryptography and System Security代考|Nonce-based mechanisms
One problem shared by both clock-based mechanisms and sequence numbers is the need for some integrated infrastructure. In the former, this was a shared clocking mechanism; in the latter it was a synchronised database of sequence numbers. Nonce-based mechanisms do not have this need. Their only requirement is the ability to generate nonces (literally, ‘numbers used only once’), which are randomly generated numbers for one-off use. Note that the term nonce is sometimes used, more literally, to mean numbers guaranteed to be used only once. We will use it in a slightly more relaxed way to mean numbers which with high probability are used only once.
The general principle is that Alice generates a nonce at some stage in a communication session (protocol). If Alice receives a subsequent message containing this nonce, then Alice has assurance the new message is fresh, where by ‘fresh’ we mean the received message must have been created after the nonce was generated.
To see why freshness is provided here, recall that the nonce was generated randomly for one-off use. As we know from Section 8.1, a good random number generator should not produce predictable output. Thus, it should be impossible for an adversary to be able to anticipate a nonce in advance. If the same nonce reappears in a later message, then it must be the case this later message was created by someone after the generation of the nonce. In other words, the later message is fresh.
We re-emphasise this important point by considering the simplest possible example. Suppose Alice generates a nonce and then sends it in the clear to Bob. Suppose then that Bob sends it straight back. Consider the following three claims about this simple scenario:
Alice cannot deduce anything from such a simple scenario. This is not true, although it is true she cannot deduce very much. She has just received a message consisting of a nonce from someone. It could be from anyone. However, it consists of a nonce she has just generated. This surely is no coincidence! What this means is that it is virtually certain whoever sent the nonce back to her (and it might not have been Bob) must have seen the nonce Alice sent to Bob. In other words, this message Alice has just received was almost certainly sent by someone after Alice sent the nonce to Bob. In other words, the message Alice has just received is not authenticated, but it is fresh.
密码学与系统安全代写
数学代写|密码学代写Cryptography Theory代考|Sequence numbers
在基于时钟的机制不合适的应用程序中，另一种机制是使用逻辑时间。逻辑时间维护消息或会话发生顺序的概念，通常由计数器或序列号实例化。
用一个例子最好地说明了这个观点。假设Alice和Bob定期相互通信，并希望确保他们交换的消息是新鲜的。Alice可以通过维护两个用于与Bob通信的序列号来做到这一点，这两个序列号是用$N_{A B}$和$N_{B A}$表示的计数器。Alice使用序列号$N_{A B}$作为她发送给Bob的消息的计数器，使用序列号$N_{B A}$作为她从Bob接收的消息的计数器。两个序列号的工作方式相同。我们以$N_{A B}$为例。
当Alice向Bob发送消息时:
Alice在数据库中查找序列号$N_{A B}$的最新值。假设在这个时刻 $N_{A B}=T_{n e w}$
Alice将她的消息连同最新的序列号值($T_{\text {new }}$)一起发送给Bob。
Alice将序列号$N_{A B}$加1(换句话说，她设置$N_{A B}=T_{n e w}+1$)，并将更新后的值存储在她的数据库中。这个更新后的值将是她下次向Bob发送消息时使用的序列号。
当Bob收到Alice发来的消息时:
Bob将Alice发送的序列号$T_{\text {new }}$与数据库中序列号$N_{A B}$的最新值进行比较。假设这是 $N_{A B}=T_{\text {old }}$
如果是$T_{\text {new }}>T_{\text {old }}$，那么Bob接受最新消息为新鲜消息，并将其存储值$N_{A B}$从$T_{\text {old }}$更新为 $T_{\text {new }}$
如果是$T_{\text {new }} \leq T_{\text {old }}$，那么Bob拒绝来自Alice的最新消息，因为它不新鲜。
数学代写|密码学与系统安全代写Cryptography and System Security代考|Nonce-based mechanisms
基于时钟的机制和序列号共有的一个问题是需要一些集成的基础设施。在前者中，这是一个共享的时钟机制;在后者，它是一个序列号的同步数据库。基于nonce的机制没有这种需求。他们唯一的要求是能够生成nonces(字面意思是“只使用一次的数字”)，这是一次性使用的随机生成的数字。请注意，术语nonce有时更字面地用于表示保证只使用一次的数字。我们将以一种稍微宽松的方式使用它来表示高概率只使用一次的数字。
一般原则是Alice在通信会话(协议)的某个阶段生成nonce。如果Alice接收到包含这个nonce的后续消息，那么Alice确信新消息是新鲜的，这里的“新鲜”是指接收到的消息必须是在nonce生成之后创建的。
要了解这里提供新鲜度的原因，请回忆一下nonce是为一次性使用而随机生成的。从8.1节中我们知道，一个好的随机数生成器不应该产生可预测的输出。这样，对手就不可能提前预料到一次进攻。如果相同的nonce再次出现在后面的消息中，那么一定是在生成nonce之后有人创建了后面的消息。换句话说，后面的消息是新鲜的。
我们通过考虑最简单的例子来再次强调这一点。假设Alice生成一个随机数，然后将其以明文形式发送给Bob。假设Bob把它直接发回。考虑以下三个关于这个简单场景的说法:
爱丽丝无法从这样一个简单的场景中推断出任何东西。这是不正确的，虽然这是真的，她不能推断很多。她刚收到某人发来的短信。可能是任何人发来的。但是，它由她刚刚生成的nonce组成。这当然不是巧合!这意味着几乎可以肯定的是，将随机数发送给她的人(可能不是Bob)一定看到了Alice发送给Bob的随机数。换句话说，Alice刚刚收到的这条消息几乎肯定是在Alice将随机数发送给Bob之后由某人发送的。换句话说，Alice刚刚收到的消息没有经过身份验证，但它是新鲜的。
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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。
