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密码学是计算机科学中的一个重要分支。

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简介:
[资料介绍] 如今的信息时代,信息安全在工作和生活中的地位日益凸显。随着计算机和网络技术的飞速发展,人们获取和传递信息变得更加便捷迅速,然而,电子邮件的安全保障却面临诸多挑战,信息内容容易被截取或篡改,而发送方和接收方往往无法辨别。因此,个人资料以及企业内部管理信息的安全性受到了越来越多的关注。目前市场上涌现出各种文件加密解密系统以满足这一需求。本文主要阐述了使用Visual C++语言编制的各类文件加密与解密的操作流程,详细说明了从选择明文文件、密钥生成、密文形成到选择密文文件、密钥选择、明文生成等一系列步骤。此外,本文还将探讨目前广泛应用的各种加密解密算法,例如DES、FEAL以及IDEA算法,并对其与本文提出的新算法进行对比分析,从而揭示其优势与不足之处,并为进一步的完善提供依据。同时, 本文亦会对明文、密文、密钥等相关术语进行简要的阐释。[目录] 1 引言 2 对称式密码算法 3 需求分析 4 分组密码的设计及安全性 5 总体设计 6 详细设计 7 系统的使用说明 8 改进与结论 [原文]密码学有着悠久的历史渊源,其根源可以追溯到古代文明时期。在较长的历史进程中,密码学一直被视为一种神秘的学科。然而,信息技术的快速发展彻底改变了这一状况。伴随着计算机和通信技术的迅猛进步,大量的敏感数据经常通过公共通信基础设施或计算机网络进行交换。特别是互联网的普及、电子商务和电子政务的蓬勃发展,使得个人信息的保密性变得尤为重要。

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    优质
    《计算密码学》是一本深入探讨现代密码技术及其应用原理的专业书籍。它涵盖了加密算法、数字签名及网络安全等核心内容,旨在帮助读者理解并掌握构建安全信息系统的关键知识与技能。 在当今的信息时代里,信息安全无论是在工作还是生活中都变得越来越重要了。随着计算机与网络的普及,人们收发信息变得更加方便快捷;然而电子邮件的安全性却无法得到充分保障,在传输过程中可能遭到截取或篡改而用户对此一无所知。因此,个人资料和企业内部管理信息的安全问题受到了越来越多的关注。市场上也出现了各种文件加密解密系统来应对这一挑战。 本段落主要介绍了利用Visual C++语言开发的各类文件加密与解密过程,包括明文的选择、密钥生成及使用、形成并选择密文等步骤,并详细解释了该系统的功能特点。此外,文中还探讨了一些常用的加解密算法如DES(数据加密标准)、FEAL和IDEA,并将这些算法与新提出的算法进行了对比分析,指出了各自的优势和不足之处以寻求进一步改进的可能。 1 引言 密码学的历史悠久,其起源可追溯至远古时期。人类有记录以来最早的通信密码出现在公元前400年左右。在很长一段时间里,人们普遍认为密码学是一门非常神秘的技术领域。然而信息技术的发展逐渐改变了这一观念。随着计算机和通讯技术的迅猛进步,大量敏感信息经常通过公共网络或互联网进行传输交换;特别是在电子商务与电子政务快速发展的今天,越来越多的个人隐私数据需要得到严格的保护以确保信息安全。 2 对称式密码算法 3 需求分析 4 分组密码的设计及安全性 5 总体设计 6 详细设计 7 系统的使用说明 8 改进与结论
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    本书深入浅出地介绍了计算机科学中常用的数学理论与方法,涵盖离散数学、概率论、线性代数等领域,旨在帮助读者构建坚实的理论基础。 计算机数学是极其重要的知识领域,数学在计算机科学中的应用非常广泛且至关重要。
  • Python合指数实现
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    本文介绍如何在Python编程环境中实现密码分析中的重合指数计算方法,并探讨其在破译加密文本中的应用。 熟悉密码学的人应该了解计算的重要性,而使用Python实现相关算法既快速又高效。
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    《计算机科学学报》是一份专注于计算机科学研究领域的学术期刊,刊载原创性论文和技术报告,涵盖理论、应用及最新技术进展。 ### 基于流量预测的传感器网络拒绝服务攻击检测方案 #### 一、研究背景与意义 在现代信息技术体系中,无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的重要性日益凸显,在环境监测、智能家居、工业自动化和军事侦察等领域扮演着关键角色。然而,随着其广泛应用,WSN的安全问题也逐渐受到关注,尤其是拒绝服务(Denial of Service, DoS)攻击的问题。这种类型的攻击通过消耗网络资源或带宽来阻止合法用户获取服务,严重威胁到网络的稳定性和可靠性。 #### 二、ARMA模型与流量预测 文章提出的解决方案核心是利用ARMA(2,1)模型进行流量预测。ARMA(自回归移动平均)是一种统计分析方法,常用于时间序列数据中的长期趋势和短期波动建模。在WSN中,网络流量的时间序列可以反映出其正常运行的状态。通过引入两个自回归项和一个移动平均项的ARMA(2,1)模型能够捕捉到这些特征,并实现对流量变化的有效预测。 #### 三、TPDD方案解析 基于流量预测的拒绝服务攻击检测方案(Traffic Prediction based DoS attack Detection,简称TPDD)是本段落的重点。该方案的核心在于允许每个传感器节点独立地进行流量预测和异常检测工作,无需额外硬件支持或复杂的节点间协作机制,从而大大降低了资源消耗并提升了系统的响应速度与效率。 此外,TPDD还引入了报警评估机制以减少因预测误差或者信道误码导致的假警报。通过这种方式对所有发出警报的信息进行可靠性验证后只确认真正的攻击行为为威胁信号,这样可以避免不必要的干扰同时提高检测准确性。 #### 四、模拟实验验证 为了证明ARMA(2,1)模型在实时流量预测中的精度以及TPDD方案的有效性,文章进行了详细的模拟实验。结果显示该模型能够准确地进行网络流量的即时估计,并且利用较低资源成本下可以快速有效地识别出DoS攻击行为。 #### 五、结论与展望 基于上述研究和测试结果来看,采用ARMA(2,1)预测结合TPDD方案为WSN提供了一种高效可靠的拒绝服务防护策略。通过精确流量预测及报警评估机制的应用不仅可以及时发现潜在威胁并且还能有效减少误报频率确保网络正常运行。 未来的研究工作可以进一步优化该模型和检测方案以适应更多复杂场景,并探索与其他安全技术(如加密算法、身份认证等)相结合的可能性,从而构建更加全面的安全防护体系。这将有助于提升整个WSN环境下的网络安全水平。
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    这份文件包含了中国科学技术大学计算机学院研一算法设计与分析课程从2013年至2020年的历年考试题目,适合用于深入学习和备考。 中科大计算机学院研一新生的《算法设计与分析》期末考试历年试卷是期末复习的好资料。
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