斯坦福密码课程06.6-collision-resistance-Timing-attacks-on-MAC-verification

blosum62

polypeptides. The precise method of calculation gets a bit abstruse, but an illustration may demystify some aspects.The procedure for calculating a BLOSUM matrix is based on a likelihood method estimating the occurrence of each possible pairwise substitution. A very simple illustration of such a calculation for a very short segment is given below to illustrate the process. The polypeptides were initially aligned using an identity scoring matrix. Only aligned blocks are used to calculate the BLOSUMs.Assume that the following 5 proteins were aligned as follows:AVAAAAVAAAAVAAAAVLAAVVAALFirst, we have to decide whether each sequence should count equally in this process. If this database were a global representation, they should. However, databases of today typically over-represent certain classes of proteins. Therefore, the first step is to reduce this over-representation and make the dataset more representative. One method of doing this is to count all the identical blocks as if they were a single block, reducing the aligned database to:AVAAAAVLAAVVAALNext, at each position, we must calculate the observed and expected pairwise substitutions. At position 1, we have:AA A-A, A-V, A-V are the observed substitutions. Without specifying the necessary calculations, one V can see that the substitution of A for A or A for V are quite likely and that A-X is not!Why is BLOSUM62 called BLOSUM62? Basically, this is because all blocks whose members shared at least 62% identity with ANY other member of that block were averaged and represented as 1 sequence. How would this work with our example?AVAAAAVAAAAVAAAAVLAAVVAAL1-4 are all 80% identical to each other. Sequence 5 is less than 62% (it is 60% identical to 1-3 and t0 #4). This means that the BLOCK used to make a BLOSUM62 would be: (note the averaging!)AVA(3/4)AAL(1/4)VVA*****ALHow does the matrix relate to structural similarity? Most biochemists group the amino acids as follows: G,A,V,L,I, M aliphatic (though some would not include G)S,T,C hydroxyl, sulfhydryl, polarN,Q amide side chainsF,W,Y aromaticH,K,R basicD,E acidicSome rather anomalous substitutions relative to these groupings are highlighted below. For example, it seems VERY surprising to me that K-E substitution is not unusual. That changes charge! This suggests that what evolution thinks is “similar” is not necessarily similar to the molecular biologist.(Of cou rse, it is also possible that K-E substitu tion in one position is also often correlated with a E-K substitution elsewhere, and that what one retains is the electrostatic interaction between charged residues. Much like G-C or C-G compensating mu tations in stem-。

密码的加密、解密与破译

1 8 0 9
In[7]:= b = {{5, 18, 11, 9, 25, 25, 5, 12, 8}, {11, 13, 2, 24, 10, 3, 5, 19, 8}}; c = Mod[inva1.b, 26]; MatrixForm[c] Out[7]//MatrixForm=
Mathematica： Eulerphi[m]
k
( m)
1 (mod m)
x a ( m )1 (mod m)
aij Z m , 矩阵模 m 可逆设 A aij nn 为 n 阶方阵，若存在 B bij nn , bij Z m , 使得 AB E (mod m) ，称 B 为 A 的模 m逆矩阵，记作 B A1 (mod m)
密码的故事
战争和和平时期的间谍战
吕贝卡的故事－007的故事
基度山伯爵（大仲马）
舞蹈人形
Conan Doyle 创作的歇洛克.福尔摩斯
这段符号的译文为 AM HERE ABE SLANE .
密码学 — Cryptography
源于希腊文字：秘密＋书写，古老神秘的学科
目的
将信息传递给己方的接收者防止敌方知道信息的内容
HILL2密码的加密与解密
★ 假设要加密的明文是由26个字母所构成 ★ 将每个明文字母与 0 – 25 的一个数字建立
1–1对应关系，称为明文字母的表值
字母 A B C D E F G H 表值字母
I
J
K L M
1 2
3
4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
N O P Q R S T U V W X Y Z 表值 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 0

格密码学课程六

2
The Micciancio-Voulgaris Algorithm for CVP
The MV algorithm solves CVP on any n-dimensional lattice in 2O(n) time (for simplicity, we ignore polynomial factors in the input length). It is based around the (closed) Voronoi cell of the lattice, which, to recall, is the set of all points in Rn that are as close or closer to the origin than to any other lattice point: ¯ (L) = {x ∈ Rn : x ≤ x − v ∀ v ∈ L \ {0}}. V We often omit the argument L when it is clear from context. From the deﬁnition it can be seen that for any ¯ consists of all the shortest elements of t + L. For any lattice point v, deﬁne coset t + L, the set (t + L) ∩ V the halfspace Hv = {x : x ≤ x − v } = {x : 2 x, v ≤ v, v }. ¯ is the intersection of Hv over all v ∈ L \ {0}. The minimal set V of lattice vectors It is easy to see that V ¯ such that V = v∈V Hv is called the set of Voronoi-relevant vectors; we often call them relevant vectors for short. The following characterizes the relevant vectors of a lattice: Fact 2.1 (Voronoi). A nonzero lattice vector v ∈ L \ {0} is relevant if and only if ±v are the only shortest vectors in the coset v + 2L. Corollary 2.2. An n-dimensional lattice has at most 2(2n − 1) ≤ 2n+1 relevant vectors. Proof. Every relevant vector belongs to some nonzero coset of L/2L, of which there exactly 2n − 1. By the above, there are at most two relevant vectors in each such coset. 2

密码学专业主干课程

密码学专业主干课程摘要：一、引言二、密码学概述1.密码学定义2.密码学发展历程三、密码学专业主干课程1.密码学基础课程2.密码学进阶课程3.密码学应用课程四、课程举例与介绍1.密码学基础课程举例与介绍2.密码学进阶课程举例与介绍3.密码学应用课程举例与介绍五、结论正文：【引言】密码学是一门研究信息加密与解密、保证信息安全的学科，随着信息化时代的到来，密码学在信息安全、电子商务等领域具有重要的应用价值。

密码学专业因此应运而生，培养具备密码学理论基础和实践能力的高级人才。

本文将介绍密码学专业的主干课程，以帮助大家了解该专业的学习内容。

【密码学概述】密码学是研究加密与解密方法、破译与防护手段的一门学科。

其发展历程可追溯到古代的密码传递，如古希腊的斯巴达加密法。

随着科技的发展，现代密码学涉及到数字、编码、序列、图像等多个领域。

【密码学专业主干课程】密码学专业主干课程可以分为三类：密码学基础课程、密码学进阶课程和密码学应用课程。

【密码学基础课程】密码学基础课程主要包括：1.数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。

2.计算机科学基础：计算机原理、数据结构、算法分析等。

3.密码学基础：密码学原理、对称加密、非对称加密、哈希函数等。

【密码学进阶课程】密码学进阶课程主要包括：1.密码学分支：分组密码、序列密码、公钥密码、量子密码等。

2.安全协议：身份认证、加密协议、签名协议等。

3.密码学理论：信息论、复杂度理论、密码学数学基础等。

【密码学应用课程】密码学应用课程主要包括：1.网络安全：网络攻防、入侵检测、安全体系结构等。

2.应用密码学：数字签名、电子商务、移动通信安全等。

3.密码学实践：密码学实验、密码算法实现、安全系统设计等。

【课程举例与介绍】【密码学基础课程举例与介绍】1.高等数学：为密码学提供必要的数学基础，如代数、微积分等。

2.密码学原理：介绍密码学基本概念、加密解密方法等。

【密码学进阶课程举例与介绍】1.分组密码：研究将明文分成固定长度组进行加密的方法。

美国名校-斯坦福大学夏季课程

美国名校-斯坦福大学夏季课程斯坦福大学夏季课程Stanford University Summer Session斯坦福大学的夏季课程邀请每一位前来学习的学生感受令人怦然心动的校园生活。

富有挑战性的学术课程和社会活动令整个夏天变成了学生面对个人挑战和成长的极好机会。

作为世界闻名的研究性及教学性大学,斯坦福大学鼓励学术讨论自由。

同时,专业敬业的师资力量,多样化的学生团体,最新潮的体育运动设施,都是斯坦福大学引以为傲的教学及生活资源。

主要课程设置：人类学、艺术及艺术史、竞技体育及休闲科学、生物学、化学工程、土木和环境工程、大众传播、比较文学、计算及数学工程、英语、地球环境系统科学、地理及环境科学、管理科学及工程学、海洋生物学、数学、机械工程、音乐、哲学、物理学、政治科学、心理学、宗教研究、社会学、统计学斯坦福大学的夏季课程采取开放式的录取方式。

申请截止日期为2010年6月13日。

本科生必须至少注册12个单元,研究生必须至少注册8个单元,访问学者必须至少注册12个单元的课程才可以注册为全日制学生。

国际学生要求注册至少8个单元的课程。

热门学分课程：Introduction to Biology 生物学概论Chemical Principles化学原理Media Entertainment 娱乐传媒Introductory Economics经济学导论Writing and Rhetoric写作与修辞Geological & Environmental Science 地质与环境科学Accounting for Managers and Entrepreneurs 管理与企业会计学Calculus 微积分Statistical Methods 统计学课程长度：高中学分课程：8周（8-12学分）本科学分课程：8周（8-20学分）研究生学分课程：10周（8-20学分）费用情况：高中课程：约$787/学分学费（12学分）：$10,099本科和研究生课程：约$1012.5/学分学费（20学分）：$14,122 其他费用（生活费、保险费等）：约为$4600合计：高中课程：约$14,700本科及研究生课程：约$18,800开课时间：6月19日申请截止日期：高中课程：5月2日本科及研究生课程：6月13日。

斯坦福大学公开课：机器学习课程note1翻译分析解析

CS229 Lecture notesAndrew Ng监督式学习让我们开始先讨论几个关于监督式学习的问题。

假设我们有一组数据集是波特兰，俄勒冈州的47所房子的面积以及对应的价格我们可以在坐标图中画出这些数据：给出这些数据，怎么样我们才能用一个关于房子面积的函数预测出其他波特兰的房子的价格。

为了将来使用的方便，我们使用i x表示“输入变量”（在这个例子中就是房子的面积），也叫做“输入特征”，i y表示“输出变量”也叫做“目标变量”就是我们要预测的那个变量（这x y）叫做一组训练样本，并且我们用来学习的--- 一列训个例子中就是价格）。

一对（,i ix y）；i=1，…，m｝--叫做一个训练集。

注意：这个上标“（i）”在这个符号练样本｛（,i i表示法中就是训练集中的索引项，并不是表示次幂的概念。

我们会使用χ表示输入变量的定义域，使用表示输出变量的值域。

在这个例子中χ=Y=R为了更正式的描述我们这个预测问题，我们的目标是给出一个训练集，去学习产生一个函数h ：X → Y 因此h(x)是一个好的预测对于近似的y 。

由于历史性的原因，这个函数h 被叫做“假设”。

预测过程的顺序图示如下：当我们预测的目标变量是连续的，就像在我们例子中的房子的价格，我们叫这一类的学习问题为“回归问题”，当我们预测的目标变量仅仅只能取到一部分的离散的值（就像如果给出一个居住面积，让你去预测这个是房子还是公寓，等等），我们叫这一类的问题是“分类问题”PART ILinear Reression为了使我们的房子问题更加有趣，我们假设我们知道每个房子中有几间卧室：在这里，x 是一个二维的向量属于2R 。

例如，1i x 就是训练集中第i 个房子的居住面积， 2i x 是训练集中第i 个房子的卧室数量。

（通常情况下，当设计一个学习问题的时候，这些输入变量是由你决定去选择哪些，因此如果你是在Portland 收集房子的数据，你可能会决定包含其他的特征，比如房子是否带有壁炉，这个洗澡间的数量等等。

斯坦福大学 CS229 机器学习notes12

CS229Lecture notesAndrew NgPart XIIIReinforcement Learning and ControlWe now begin our study of reinforcement learning and adaptive control.In supervised learning,we saw algorithms that tried to make their outputs mimic the labels y given in the training set.In that setting,the labels gave an unambiguous“right answer”for each of the inputs x.In contrast,for many sequential decision making and control problems,it is very diﬃcult to provide this type of explicit supervision to a learning algorithm.For example, if we have just built a four-legged robot and are trying to program it to walk, then initially we have no idea what the“correct”actions to take are to make it walk,and so do not know how to provide explicit supervision for a learning algorithm to try to mimic.In the reinforcement learning framework,we will instead provide our al-gorithms only a reward function,which indicates to the learning agent when it is doing well,and when it is doing poorly.In the four-legged walking ex-ample,the reward function might give the robot positive rewards for moving forwards,and negative rewards for either moving backwards or falling over. It will then be the learning algorithm’s job toﬁgure out how to choose actions over time so as to obtain large rewards.Reinforcement learning has been successful in applications as diverse as autonomous helicopterﬂight,robot legged locomotion,cell-phone network routing,marketing strategy selection,factory control,and eﬃcient web-page indexing.Our study of reinforcement learning will begin with a deﬁnition of the Markov decision processes(MDP),which provides the formalism in which RL problems are usually posed.12 1Markov decision processesA Markov decision process is a tuple(S,A,{P sa},γ,R),where:•S is a set of states.(For example,in autonomous helicopterﬂight,S might be the set of all possible positions and orientations of the heli-copter.)•A is a set of actions.(For example,the set of all possible directions in which you can push the helicopter’s control sticks.)•P sa are the state transition probabilities.For each state s∈S and action a∈A,P sa is a distribution over the state space.We’ll say more about this later,but brieﬂy,P sa gives the distribution over what states we will transition to if we take action a in state s.•γ∈[0,1)is called the discount factor.•R:S×A→R is the reward function.(Rewards are sometimes also written as a function of a state S only,in which case we would have R:S→R).The dynamics of an MDP proceeds as follows:We start in some state s0, and get to choose some action a0∈A to take in the MDP.As a result of our choice,the state of the MDP randomly transitions to some successor states1,drawn according to s1∼P s0a0.Then,we get to pick another action a1.As a result of this action,the state transitions again,now to some s2∼P s1a1.We then pick a2,and so on....Pictorially,we can represent this process as follows:s0a0−→s1a1−→s2a2−→s3a3−→...Upon visiting the sequence of states s0,s1,...with actions a0,a1,...,our total payoﬀis given byR(s0,a0)+γR(s1,a1)+γ2R(s2,a2)+···.Or,when we are writing rewards as a function of the states only,this becomesR(s0)+γR(s1)+γ2R(s2)+···.For most of our development,we will use the simpler state-rewards R(s), though the generalization to state-action rewards R(s,a)oﬀers no special diﬃculties.3 Our goal in reinforcement learning is to choose actions over time so as to maximize the expected value of the total payoﬀ:E R(s0)+γR(s1)+γ2R(s2)+···Note that the reward at timestep t is discounted by a factor ofγt.Thus,to make this expectation large,we would like to accrue positive rewards as soon as possible(and postpone negative rewards as long as possible).In economic applications where R(·)is the amount of money made,γalso has a natural interpretation in terms of the interest rate(where a dollar today is worth more than a dollar tomorrow).A policy is any functionπ:S→A mapping from the states to the actions.We say that we are executing some policyπif,whenever we are in state s,we take action a=π(s).We also deﬁne the value function for a policyπaccording toVπ(s)=E R(s0)+γR(s1)+γ2R(s2)+··· s0=s,π].Vπ(s)is simply the expected sum of discounted rewards upon starting in state s,and taking actions according toπ.1Given aﬁxed policyπ,its value function Vπsatisﬁes the Bellman equa-tions:Vπ(s)=R(s)+γ s ∈S P sπ(s)(s )Vπ(s ).This says that the expected sum of discounted rewards Vπ(s)for starting in s consists of two terms:First,the immediate reward R(s)that we get rightaway simply for starting in state s,and second,the expected sum of future discounted rewards.Examining the second term in more detail,we[Vπ(s )].This see that the summation term above can be rewritten E s ∼Psπ(s)is the expected sum of discounted rewards for starting in state s ,where s is distributed according P sπ(s),which is the distribution over where we will end up after taking theﬁrst actionπ(s)in the MDP from state s.Thus,the second term above gives the expected sum of discounted rewards obtained after theﬁrst step in the MDP.Bellman’s equations can be used to eﬃciently solve for Vπ.Speciﬁcally, in aﬁnite-state MDP(|S|<∞),we can write down one such equation for Vπ(s)for every state s.This gives us a set of|S|linear equations in|S| variables(the unknown Vπ(s)’s,one for each state),which can be eﬃciently solved for the Vπ(s)’s.1This notation in which we condition onπisn’t technically correct becauseπisn’t a random variable,but this is quite standard in the literature.4We also deﬁne the optimal value function according toV ∗(s )=max πV π(s ).(1)In other words,this is the best possible expected sum of discounted rewards that can be attained using any policy.There is also a version of Bellman’s equations for the optimal value function:V ∗(s )=R (s )+max a ∈A γ s ∈SP sa (s )V ∗(s ).(2)The ﬁrst term above is the immediate reward as before.The second term is the maximum over all actions a of the expected future sum of discounted rewards we’ll get upon after action a .You should make sure you understand this equation and see why it makes sense.We also deﬁne a policy π∗:S →A as follows:π∗(s )=arg max a ∈A s ∈SP sa (s )V ∗(s ).(3)Note that π∗(s )gives the action a that attains the maximum in the “max”in Equation (2).It is a fact that for every state s and every policy π,we haveV ∗(s )=V π∗(s )≥V π(s ).The ﬁrst equality says that the V π∗,the value function for π∗,is equal to the optimal value function V ∗for every state s .Further,the inequality above says that π∗’s value is at least a large as the value of any other other policy.In other words,π∗as deﬁned in Equation (3)is the optimal policy.Note that π∗has the interesting property that it is the optimal policy for all states s .Speciﬁcally,it is not the case that if we were starting in some state s then there’d be some optimal policy for that state,and if we were starting in some other state s then there’d be some other policy that’s optimal policy for s .Speciﬁcally,the same policy π∗attains the maximum in Equation (1)for all states s .This means that we can use the same policy π∗no matter what the initial state of our MDP is.2Value iteration and policy iterationWe now describe two eﬃcient algorithms for solving ﬁnite-state MDPs.For now,we will consider only MDPs with ﬁnite state and action spaces (|S |<∞,|A |<∞).The ﬁrst algorithm,value iteration ,is as follows:51.For each state s,initialize V(s):=0.2.Repeat until convergence{For every state,update V(s):=R(s)+max a∈Aγ s P sa(s )V(s ).}This algorithm can be thought of as repeatedly trying to update the esti-mated value function using Bellman Equations(2).There are two possible ways of performing the updates in the inner loop of the algorithm.In theﬁrst,we canﬁrst compute the new values for V(s)for every state s,and then overwrite all the old values with the new values.This is called a synchronous update.In this case,the algorithm can be viewed as implementing a“Bellman backup operator”that takes a current estimate of the value function,and maps it to a new estimate.(See homework problem for details.)Alternatively,we can also perform asynchronous updates. Here,we would loop over the states(in some order),updating the values one at a time.Under either synchronous or asynchronous updates,it can be shown that value iteration will cause V to converge to V∗.Having found V∗,we can then use Equation(3)toﬁnd the optimal policy.Apart from value iteration,there is a second standard algorithm forﬁnd-ing an optimal policy for an MDP.The policy iteration algorithm proceeds as follows:1.Initializeπrandomly.2.Repeat until convergence{(a)Let V:=Vπ.(b)For each state s,letπ(s):=arg max a∈A s P sa(s )V(s ).}Thus,the inner-loop repeatedly computes the value function for the current policy,and then updates the policy using the current value function.(The policyπfound in step(b)is also called the policy that is greedy with re-spect to V.)Note that step(a)can be done via solving Bellman’s equations as described earlier,which in the case of aﬁxed policy,is just a set of|S| linear equations in|S|variables.After at most aﬁnite number of iterations of this algorithm,V will con-verge to V∗,andπwill converge toπ∗.6Both value iteration and policy iteration are standard algorithms for solv-ing MDPs,and there isn’t currently universal agreement over which algo-rithm is better.For small MDPs,policy iteration is often very fast and converges with very few iterations.However,for MDPs with large state spaces,solving for Vπexplicitly would involve solving a large system of lin-ear equations,and could be diﬃcult.In these problems,value iteration may be preferred.For this reason,in practice value iteration seems to be used more often than policy iteration.3Learning a model for an MDPSo far,we have discussed MDPs and algorithms for MDPs assuming that the state transition probabilities and rewards are known.In many realistic prob-lems,we are not given state transition probabilities and rewards explicitly, but must instead estimate them from data.(Usually,S,A andγare known.) For example,suppose that,for the inverted pendulum problem(see prob-lem set4),we had a number of trials in the MDP,that proceeded as follows:s(1)0a (1) 0−→s(1)1a (1) 1−→s(1)2a (1) 2−→s(1)3a (1) 3−→...s(2)0a (2) 0−→s(2)1a (2) 1−→s(2)2a (2) 2−→s(2)3a (2) 3−→......Here,s(j)i is the state we were at time i of trial j,and a(j)i is the cor-responding action that was taken from that state.In practice,each of the trials above might be run until the MDP terminates(such as if the pole falls over in the inverted pendulum problem),or it might be run for some large butﬁnite number of timesteps.Given this“experience”in the MDP consisting of a number of trials, we can then easily derive the maximum likelihood estimates for the state transition probabilities:P sa(s )=#times took we action a in state s and got to s#times we took action a in state s(4)Or,if the ratio above is“0/0”—corresponding to the case of never having taken action a in state s before—the we might simply estimate P sa(s )to be 1/|S|.(I.e.,estimate P sa to be the uniform distribution over all states.) Note that,if we gain more experience(observe more trials)in the MDP, there is an eﬃcient way to update our estimated state transition probabilities7 using the new experience.Speciﬁcally,if we keep around the counts for both the numerator and denominator terms of(4),then as we observe more trials, we can simply keep accumulating those puting the ratio of these counts then given our estimate of P sa.Using a similar procedure,if R is unknown,we can also pick our estimate of the expected immediate reward R(s)in state s to be the average reward observed in state s.Having learned a model for the MDP,we can then use either value it-eration or policy iteration to solve the MDP using the estimated transition probabilities and rewards.For example,putting together model learning and value iteration,here is one possible algorithm for learning in an MDP with unknown state transition probabilities:1.Initializeπrandomly.2.Repeat{(a)Executeπin the MDP for some number of trials.(b)Using the accumulated experience in the MDP,update our esti-mates for P sa(and R,if applicable).(c)Apply value iteration with the estimated state transition probabil-ities and rewards to get a new estimated value function V.(d)Updateπto be the greedy policy with respect to V.}We note that,for this particular algorithm,there is one simple optimiza-tion that can make it run much more quickly.Speciﬁcally,in the inner loop of the algorithm where we apply value iteration,if instead of initializing value iteration with V=0,we initialize it with the solution found during the pre-vious iteration of our algorithm,then that will provide value iteration with a much better initial starting point and make it converge more quickly.。

《密码学》教学大纲

《密码学》教学大纲《Cryptography》课程编号：2180081学时：48学分：2.5授课学院：软件学院适用专业：软件工程教材（名称、主编或译者、出版社、出版时间）：[1]Wade Trappe, Lawrence C. Washington,Introduction to cryptography with coding theory, Prentice-Hall (科学出版社影印), 2002。

[2] Alfred J. Menezes, Paul C. van Oorschot，Scott A. Vanstone, Handbook of applied cryptography, CRC Press, 1997。

主要参考资料：[1] 卢开澄，计算机密码学-计算机网络中的数据保密与安全，清华大学出版社，2003。

[2] Bruce Schneie著，吴世忠，祝世雄，张文政等译，何德全审校，应用密码学-协议、算法与C源程序，机械工业出版社，2000。

[3] Steve Burnett, Stephen Pain著，冯登国，周永彬，张振峰，李德全等译，密码工程实践指南，清华大学出版社，2001。

[4] Paul Garret著，吴世忠，宋晓龙，郭涛等译，密码学导引，机械工业出版社，2003。

[5] Wenbo Mao著, 王继林，伍前红等译，王育民，姜正涛审校，现代密码学理论与实践，电子工业出版社，2004。

一．课程的性质、目的及任务密码学是软件工程专业拓宽、提高性的专业选修课。

大量的信息以数据形式存放在计算机系统中并通过公共信道传输。

保护信息的安全已不仅仅是军事和政府部门感兴趣的问题，各企事业单位也愈感迫切。

密码技术是信息安全中的关键技术，它的有效使用可以极大地提高网络的安全性。

课程的目的在于为已经或即将完成计算机学位基础课程并计划从事信息安全工程实践或理论研究的学生提供基础指导。

课程的任务是通过对现代密码学中的基本概念、基本理论、基础算法和协议的讲授，使学生对运用密码学的方法解决信息安全问题有基本认识，为从事信息安全系统设计、开发、管理提供基本技能。

密码培训教程

对称密码
1. 对称密码：加密密钥与解密密钥相同。 2. 优点是：
• 安全性高 • 加解密速度快 3. 缺点是： • 随着网络规模的扩大，密钥管理成为一
个难点；
• 无法解决消息确认问题；（不过可以采用一些业务方法弥补，如：商户号终端号等方式但对内部人员无效）
• 缺乏自动检测密钥泄露的能力。举例：21.80.66.254 /usr/btssrc/twb/encrypt
非对称密码
1. 非对称密码：加密密钥与解密密钥不同，而且解密密钥不能根据加密密钥计算出来。
2. 优点是：不需要安全信道来传送密钥。
3. 缺点是：算法复杂，加解密速度慢，一般比单钥密码慢1000倍。
攻击分类
被动攻击
主动攻击
窃听获取消息内容流量分析
中断
修改
伪造
破坏可用性破坏完整性破坏真实性
• 传统密码学的缺陷： 1、受限制，只能在一个组织内使用。大家必须知道相应的加解密算法。 2、对人要求过高，一旦一个用户离开组织就会使保密荡然无存。（这就是为什么风语者中：为什么要保护密码员，为什么当密码员被抓的时候，宁可杀死他也不能落到敌人手里的原因。） 3、受限制的密码算法不可能进行质量控制或者标准化。
2. 保证交易信息在传输、交换过程中的完整性。 3. 安全的密钥管理。这是保证上述两点的必要
条件。
银行网络解决之道
• 建立基于硬件加密设备的安全体系，是解决银行卡网络系统安全的有效办法。
• 现在的银行卡网络安全系统采用的是基于DES/3DES算法的对称密码体制。
DES算法
• DES算法来自IBM。
加密方式:软件加密
• 缺点Байду номын сангаас安全性差、速度慢、造价高。

密码学课程SPOC教学模式的实践探究

密码学课程SPOC教学模式的实践探究作者：张姗姗来源：《电脑知识与技术》2022年第32期摘要：针对密码学能够保障信息安全的专业特色及疫情期间线上教学的需求，结合SPOC 模式的专属性、重组性等特点，提出密码学课程SPOC教学模式的总体规划，首先分析了该教学模式的特色，接着阐述了具体的实施策略，并通过设计RSA加密方案的SPOC模式教学过程，体现多角度促进混合式教学的教学成效。

关键词：密码学；SPOC；教学模式；密码方案；教学成效中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）12-0150-031 引言MOOC（Massive Open Online Courses），简称为慕课[1-2]，是具有分享协作精神的个人或组织发布在互联网上的大规模免费开放课程，倡导的是一种全新的知识传播模式和学习方式，其理念的核心在于“以学生为中心”，具有大规模、开放访问等特点。

国内外高校在2013年陆续推出自己的MOOC平台，但因其制作成本高及学习管理方面存在较大挑战，故可将MOOC优质资源与面对面的课堂教学有机结合起来，即采用SPOC （ Small Private Online Courses ）模式[3]。

針对在校注册学生，在本地自制或借助已有MOOC资源，按照课程大纲要求来重新组合设计，重组教学资源，促进混合式教学，为疫情期间的“停课不停学”保驾护航，也为后续的线下教学提供新的教学方式。

随着计算机和通信网络的迅速发展，信息的安全性已受到人们的普遍重视。

信息安全不仅仅局限于政治和军事外交等领域，已与人们的生活息息相关，没有信息安全就没有国家安全，而密码学能够为信息安全提供强有力技术保障[4-6]。

密码学作为安全类专业的基础课[7-10]，目前大多仍是传统授课模式，教学内容偏理论，缺少实践案例教学设置，没能发挥学生的专业特长；教学方法满堂灌，“PPT+粉笔”式教学缺少新意，学生主观能动性没有得以充分调动；考核形式单一化，一考定输赢已经不适合素质教育的要求，且学生自我要求有待重塑。

斯坦福黄金教学法则

斯坦福黄金教学法则斯坦福黄金教学法则，是指由斯坦福大学教育学家约翰·A·布鲁纳创造的一种教学方法。

这一教学法则在课堂教育中广泛运用，并被认为是提高学生学习效果的有效方式。

斯坦福黄金教学法则的核心理念是“以学生为中心”，这意味着教学过程应始终关注学生的个体需求和兴趣。

布鲁纳认为，传统的教学方法往往忽视了学生的多样性和特点，导致教学效果的下降。

因此，他提出了一种基于认知科学和教育心理学的新型教学法则，旨在激发学生的主动学习和思维能力。

斯坦福黄金教学法则的主要原则包括：1.培养学生的学习兴趣：教师应通过精心设计的教学活动来引发学生的学习兴趣。

这可以通过问题导向的学习、实际案例分析以及与学生生活相关的教学材料等方式实现。

2.促进学生的合作与互动：合作学习是斯坦福黄金教学法则的重要组成部分。

教师鼓励学生之间的合作与互动，这有助于促进他们之间的知识交流和思维碰撞。

同时，教师也可以利用小组讨论、角色扮演等方式来激发学生的参与度和创造力。

3.以问题为核心的学习：斯坦福黄金教学法则强调了问题解决的重要性。

教师可以通过引导学生提出问题，培养他们的批判思维能力和解决问题的能力。

这样的学习方式可以激发学生的思考，使他们更深入地理解所学知识。

4.及时反馈与评估：教师应及时给予学生反馈，鼓励他们发现和纠正错误。

通过反馈，学生能够了解自己的学习进展，并对自己的学习策略进行调整。

此外，教师还可以定期评估学生的学习成果，以便掌握教学效果，并对教学内容进行调整和优化。

斯坦福黄金教学法则在教育领域中得到广泛认可和应用。

它为传统的教学方法注入了创新的元素，为学生提供了更全面、更有趣的学习体验。

通过以学生为中心的教学方式，斯坦福黄金教学法则能够激发学生的学习动力和思维能力，培养他们的创新思维和解决问题的能力，进而提高学生的学习效果。

斯坦福大学金融博士课程详细介绍

斯坦福大学金融博士课程详细介绍斯坦福大学金融博士课程详细介绍，跟着来看看吧。

斯坦福大学临近世界著名高科技园区硅谷，是世界著名私立研究型大学。

下面，我就为大家介绍202X年斯坦福大学金融博士简介和课程设置。

202X年斯坦福大学金融博士简介：斯坦福商学院的金融教师和博士生研究的金融话题广泛，包括定价和资产评估(the pricing and valuation ofassets)、金融市场的结构和行为(the behavior of financial markets, and thestructure)，企业和金融机构的金融决策(financial decision-making of firms and financialintermediaries)。

通过理论模型的发展以及通过这些模型的实证检验对在这些领域出现的问题进行调查。

博士课程的目的是让学生了解在理论模型和实证检验使用的方法。

202X年斯坦福大学金融博士课程设置：1. 前置课程要求：主题课程微积分MATH41 & 42：微积分线性代数MATH51：线性代数和多变量微积分MATH113：线性代数和矩阵理论统计/概率STATS200：数据统计推断简介STATS116：概率论强烈建议，如果学生们在微积分学、线性代数或统计学方面没有一个强有力的、近期的背景，那么六月到斯坦福来修读课程加强任何薄弱环节。

在课程学习和研究中计算机编程技能是必要。

如果学生没有足够的计算机编程技能，他们可能希望在到达斯坦福之前参加计算机编程课程，或者在这里学习适当的斯坦福计算机科学课程。

2. 课程要求经济学（三门课程）MGTECON600微观经济分析IMGTECON601微观经济分析II下面的一门经济学课程：ECON210宏观经济学IMGTECON602拍卖，讨价还价，与定价MGTECON 610宏观经济学统计方法（三门课程）MGTECON603计量经济学方法MGTECON 604计量经济学方法IIMGTECON605计量经济学方法III专业领域要求（九门课程）学生必须在第一年必须修读以下五门课程。

斯坦福大学100条学习方法

斯坦福大学:100条学习方法1、读得慢，长期来下读得少。

2、阅读中有30%-50%都是没用的。

3、敲打节拍来避免大脑阅读出声，以刺激皮层，但不可以来过多。

4、情绪是可以操控的，尽量往好的方向引导，行为才会改变。

5、预习学会20%，上课学会50%，回顾学会100%，复习时应无新知识。

6、写下问题，越清楚，得到的答案也就越透彻。

7、先背佐证或例子，有些抽象概念是要一定积累才能理解的。

8跟同伴一起学，讨论能减少偏差。

9、给大脑0.5-9小时来处理信息，再回顾才会有新收获，不要在难点上停留。

10、锻炼左手。

11、随身携带相机或小本子，记录灵感，如音乐写作和绘画。

12、把大事化为小步骤写在to do list上，会更有成就感，效率也会更高。

13、长时间学诟立即睡觉，大脑才能在睡眠中处理和加深知识。

14、倾听微弱的声音能提高注意力，每天练习3分钟。

15、新知识用了7次才真正属于自己。

16、学会寻找情绪高昂的事情来驱动自己。

17、学会利用空闲的等待时间来做事，随身携带书籍。

18、每天做件不愿意做的事情。

19、多敲打手指，剌激神经，延缓大脑衰老。

20、自己跟自己对话。

21、要学一本书，20%是书的观点，能延伸80%的知识才是真正的学习。

22、提前粗略自学2年后的知识，能让现在的学习轻松不少。

23、灵感往往不是新的，它只是几个旧点子的合成品。

24、紧张时肾会积尿，身体供水不足会导致大脑发挥失常，考前试着喝点蔬菜汁或果汁。

25、学会腹式呼吸。

26、养成记关键词的习惯。

27、多总结。

28、做思维导图、心智图。

29、从整体上记忆和理解。

30、大脑有忘记痛苦的特征，学习时要保持良好心态。

31、多说话，并提高话语的质量。

32、带病用脑会给大脑造成损害。

33、掌握速读的技巧。

34、利用吸引力法则。

35、学会速读：阅读就像骑自行车，骑到一定速度才能骑得好，骑得顺畅。

36、高速大量的输送知识，俗称吞鲸式读书法，长时间集中注意力会让大脑更灵活。

知识地图模型

启动“万人春招计划”学习金字塔是美国缅因州的国家训练实验室研究成果，它用数字形式形象显示了：采用不同的学习方式，学习者在两周以后还能记住内容（平均学习保持率）的多少。

根据此模型，学习效果在30%以下的，都是个人学习或被动学习；而学习效果在50%以上的，都是团队学习、主动学习和参与式学习。

当你需要学习新知识新技能市，可以参考此模型，找到最有效的学习方法。

学习金字塔教授他人立即使用实践练习群组讨论演示语音-图形阅读讲述100%90%75%50%30%20%10%5%被动式学习主动式学习启动“万人春招计划”费曼技巧号称“史上最强学习方法”，其核心足通过教别人的方式让自己学会，这也是“学习金字塔”中最高效的一种方式。

当你想要彻底掌握某种新知识时，可采用费曼技巧进行练习。

Concept Teach Review Simplify选择要学习的概念尝试把概念教给别人发现问题回去继续学习简化语言表达启动“万人春招计划”刻意练习刻意练习是一种提升技能和能力的有效训练方法，由安德斯·艾力克森在《刻意练习》一书中提出。

他的特点是只在“学习区”练习，大量重复训练，精神高度集中，持续获得有效的反馈。

当你想要针对性提高某种技能或能力时，可以采用刻意练习的方法，进行有效训练。

拆分练习专注投入及时反馈思考改正启动“万人春招计划”RIA 阅读法出自赵周的《这样读书就够了》，其核心是把书里的知识进行拆解，达到学以致用的目的。

对个人学习者，RIA=阅读原文+重述原文+AI （联系经验）+A2规划运用。

当你想要通过阅读有更高效的提升时，可根据RIA 步骤来安排读书活动。

RI A1A2Reading阅读图书片段Interpretation用自己的语言重述知识Appropriation描述自己的相关经验Appropriation 以后怎么运用启动“万人春招计划”巴莱多定律（也叫二八定律）是19世纪末20世纪初意大利经济学家巴莱多发现的。

科学喵教学密码

科学喵教学密码（原创版）目录1.密码学的基本概念2.密码学的历史发展3.现代密码学的主要类型4.密码学的应用领域5.密码学的安全性和破解正文密码学是一门研究加密和解密技术的学科，其基本概念是指将信息转化为一种特定的形式，使得只有授权的人才能够解读。

密码学不仅仅是为了保护信息的机密性，还包括了数据完整性、身份验证、数字签名等方面的研究。

在古代，密码学就已经被用于军事和政治领域的通信，随着信息技术的发展，密码学在现代社会中的应用也越来越广泛。

密码学的历史发展可以追溯到古代，当时人们使用简单的方法来加密信息，例如使用密码本、替换字母和数字等。

随着科学技术的发展，密码学也得到了更为深入的研究和应用。

20 世纪中期，计算机的出现使得密码学得以快速发展，出现了许多新的加密算法和破解技术。

现代密码学主要分为对称密钥算法和非对称密钥算法两种类型。

对称密钥算法是指加密和解密使用同一个密钥的算法。

其优点是速度快，缺点是密钥管理困难。

非对称密钥算法是指加密和解密使用不同的密钥的算法。

其优点是密钥管理简单，缺点是速度慢。

现代密码学中，常用的对称密钥算法有 AES、DES、3DES 等，常用的非对称密钥算法有 RSA、ECC 等。

密码学在现代社会中的应用领域非常广泛，包括了网络通信、电子商务、信息安全等领域。

例如，我们在网上购物时使用的信用卡信息和账号密码就需要进行加密保护，以保证信息的安全性。

此外，密码学还被用于网络安全领域，例如数字签名技术可以用于保证数据的完整性和身份验证等。

密码学的安全性和破解一直是密码学研究的重点。

密码学的目标是设计出既安全又高效的加密算法。

为了保证密码的安全性，密码学家们不断地研究新的加密算法，同时也研究破解加密算法的技术。

目前，密码学的安全性主要取决于密钥的复杂度和加密算法的强度。