New Trends in Cryptographic Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Nova Science Pub Inc

作者:Nedjah, Nadia (EDT)/ Mourelle, Luiza De Macedo (EDT)

出品人:

页数:135

译者:

出版时间:

价格:1973.75元

装帧:HRD

isbn号码:9781594549779

丛书系列:

图书标签:

• Cryptography
• Cryptographic Systems
• Information Security
• Network Security
• Data Encryption
• Security Protocols
• Applied Cryptography
• Modern Cryptography
• Cybersecurity
• Algorithms

《新兴密码学原理与实践》 引言 在信息时代飞速发展的今天，数据安全与隐私保护已成为社会各界关注的焦点。随着网络攻击手段的不断演进，传统的加密技术在应对日益严峻的安全挑战时，显得力不从心。数字通信的普及、物联网的崛起、以及对大规模数据处理的需求，都对现有的加密系统提出了更高的要求。我们迫切需要能够提供更强安全性、更高效率，并能应对未来潜在威胁的新型加密技术。 《新兴密码学原理与实践》一书，正是应时代之需，深入探索了当前密码学领域最前沿的理论发展和最具潜力的技术方向。本书旨在为读者构建一个全面、深入且实用的知识体系，使其能够理解并掌握下一代加密系统的核心概念、关键技术及其在实际应用中的部署策略。我们不仅仅关注理论的抽象美，更注重其背后蕴含的工程实践意义，力求 bridging the gap between academic research and real-world applications。 本书的研究范畴广泛，覆盖了从基础理论的革新到具体应用的实现，力求全面展现新兴密码学所带来的深刻变革。我们将深入剖析那些正在重塑我们安全观的创新思想，并探讨它们如何被转化为可信赖、可扩展的实际解决方案。 第一部分：密码学理论基石的重塑 密码学的理论基础是其安全性的根本保证。随着计算能力的提升以及对特定数学难题困难度认知的变化，一些经典密码学理论正面临挑战，与此同时，全新的数学理论和模型也在不断涌现，为密码学的发展注入新的活力。 第一章：后量子密码学的黎明 量子计算的飞速发展，对现有的公钥密码学体系构成了严重威胁，尤其是基于大数分解和椭圆曲线离散对数问题的算法，如RSA和ECC。一旦大规模、容错的量子计算机得以实现，这些目前被广泛认为是安全的加密算法将瞬间失效。 本章将详细介绍后量子密码学的核心概念和发展脉络。我们将深入探讨构成后量子密码学基石的几种主要数学难题，包括： 格基密码学 (Lattice-based Cryptography)：基于格（Lattice）的困难性问题，如Shortest Vector Problem (SVP) 和 Closest Vector Problem (CVP)，被认为是构建安全高效的后量子公钥加密和签名方案的有力候选。我们将阐述不同类型的格结构（如理想格、模块格）及其在密码学中的应用，并分析基于格的各种加密体制（如Learning With Errors, LWE；Ring-LWE； and Module-LWE）的设计原理和安全性证明。 编码理论密码学 (Code-based Cryptography)：这类密码学方案基于解码二元线性码的困难性。我们将回顾经典的 McEliece 加密方案及其变种，并探讨基于置换多项式的公钥密码学（如NTRU）和基于代码的签名方案。 多变量二次方程密码学 (Multivariate Quadratic Cryptography)：这类方案利用求解多元二次方程组的困难性。我们将介绍其基本原理、设计挑战以及一些典型的方案（如Rainbow和GeMSS）。 哈希签名方案 (Hash-based Signatures)：这类方案利用哈希函数的单向性来构造签名。虽然一些早期的方案存在状态管理问题，但后来的方案，如LMS（Leighton-Micali Signature）和XMSS（eXtended Merkle Signature Scheme），已经显著改善了其安全性和实用性。我们将分析这些方案的工作机制，并探讨其在后量子签名领域的重要地位。 基于对称的密码学 (Isogeny-based Cryptography)：这类方案基于椭圆曲线之间的同源映射。虽然其效率相对较低，但其在密钥尺寸和安全性上具有独特的优势。我们将介绍相关的数学概念，并探讨其潜在的应用。 本书不仅会介绍这些数学难题的背景和密码学应用，还将深入分析 NIST（美国国家标准与技术研究院）后量子密码学标准化过程中的进展，包括各项候选算法的优劣势、安全分析以及性能评估，为读者提供一个清晰的后量子密码学全景图。 第二章：同态加密的突破与应用 同态加密（Homomorphic Encryption, HE）允许对密文进行计算，而无需先解密。这意味着用户可以将敏感数据加密后发送给第三方（如云服务提供商），第三方可以在加密数据上执行计算，而无需知道原始数据的具体内容，从而实现数据在计算过程中的隐私保护。 本章将深入剖析同态加密的原理，重点介绍其两大类主流实现： 加法同态加密 (Additive Homomorphic Encryption)：如Paillier加密算法，允许对密文进行加法操作。 乘法同态加密 (Multiplicatively Homomorphic Encryption)：如ElGamal加密算法，允许对密文进行乘法操作。 全同态加密 (Fully Homomorphic Encryption, FHE)：能够同时支持加法和乘法运算，实现任意计算的同态性。我们将详细介绍 FHE 的发展历程，从 Gentry 的突破性工作到 Bootstrapping 技术的演进，并重点解析当前主流的 FHE 方案，如： BFV 方案 (Brakerski-Fan-Vercauteren)：一种基于格的 FHE 方案，适用于整数算术。 CKKS 方案 (Cheon-Kim-Kim-Song)：一种适用于实数和复数近似计算的 FHE 方案。 TFHE 方案 (Torus FHE)：一种基于环的 FHE 方案，以其较低的 Bootstrapping 成本而闻名。 我们将详细阐述这些方案的数学基础、噪声管理机制、Bootstrapping 的原理与实现，以及它们在实际应用中的挑战（如性能、密文膨胀等）。同时，本章也将探讨同态加密在隐私计算、安全多方计算、机器学习中的应用，以及当前的研究热点和未来的发展方向。 第三章：零知识证明的精进与扩展 零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）允许一方（证明者）向另一方（验证者）证明某个陈述是真实的，而无需泄露除了该陈述的真实性之外的任何信息。ZKP 在区块链、身份认证、隐私保护数据共享等领域具有巨大的应用潜力。 本章将聚焦于零知识证明的最新进展和技术演进： 交互式与非交互式零知识证明 (Interactive vs. Non-Interactive ZKP)：我们将回顾交互式 ZKP 的基本模型，并重点介绍非交互式零知识证明（NIZKP）的构造方法，特别是如何将交互式证明转化为非交互式证明（如通过 Fiat-Shamir 启发式）。 SNARKs (Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge)：我们将深入理解 zk-SNARKs 的概念，包括其证明的简洁性（大小固定且小）、验证的效率（快速），以及其应用的关键要素，如可信设置（trusted setup）。我们将分析基于配对的 zk-SNARKs（如 Groth16）及其工作原理，并探讨其在区块链（如 Zcash、Ethereum 2.0）中的应用。 STARKs (Scalable Transparent Arguments of Knowledge)：与 SNARKs 不同，STARKs 不需要可信设置，并且其证明大小和验证时间与证明的语句大小成对数关系，具有更好的可扩展性。我们将介绍 STARKs 的核心技术，如多项式承诺（Polynomial Commitment）和 FRI 协议，并分析其在构建去中心化应用中的优势。 Bulletproofs：一种用于数字货币交易的零知识证明协议，以其优良的证明尺寸和无需可信设置的特点而受到关注。我们将阐述 Bulletproofs 的设计思想和技术细节。 本章还将探讨 ZKP 在隐私保护数据分析、安全身份验证、以及确保智能合约的正确执行等方面的具体应用场景，并展望未来 ZKP 技术的发展趋势，如更高效的证明生成、更广泛的应用领域和更简便的实现方式。 第二部分：新兴密码学在关键领域的应用实践 理论的创新最终需要落地到实际应用中，才能产生真正的价值。本部分将聚焦于新兴密码学如何在人工智能、区块链、物联网等关键领域发挥其独特的优势，解决现实世界中的安全和隐私挑战。 第四章：人工智能与密码学的融合：隐私保护机器学习 随着人工智能的飞速发展，海量数据成为其训练和优化的基础。然而，数据的敏感性也带来了严峻的隐私挑战。隐私保护机器学习（Privacy-Preserving Machine Learning, PPML）旨在在不牺牲模型性能的前提下，保护训练数据和模型本身的隐私。 本章将详细探讨人工智能与密码学融合的最新研究成果： 同态加密在机器学习中的应用：我们将深入分析如何将同态加密技术应用于机器学习的各个阶段，包括： 隐私数据上传与训练：用户将加密的训练数据上传到云端，在密文上执行训练算法。 模型推理与预测：将加密的输入数据发送给部署有加密模型的服务器，在密文上进行推理，返回加密的预测结果。 联邦学习中的隐私保护：利用同态加密来保护分布式训练过程中各参与方梯度信息的隐私。 安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）在机器学习中的应用：SMPC 允许多个参与方共同计算一个函数，而无需泄露各自的输入。我们将介绍 SMPC 如何应用于： 联合建模：多个机构可以联合训练模型，而无需共享原始数据。 隐私化特征工程：在保护原始数据隐私的前提下，进行特征提取和转换。 差分隐私（Differential Privacy）与机器学习：差分隐私提供了一种数学上的隐私保护保证，即即使添加或删除单个数据点，输出的统计结果也不会发生显著变化。我们将探讨如何将差分隐私技术注入到机器学习的训练过程中，以保护训练数据的隐私。 零知识证明在模型验证和可信执行中的作用：利用 ZKP 来证明模型的训练过程或推理结果的正确性，而无需公开模型本身或输入数据。 本章将重点分析不同 PPML 技术的权衡，包括安全性、隐私性、计算效率、通信开销和模型准确性，并提供实际案例分析，展示 PPML 在医疗健康、金融服务、个性化推荐等领域的应用潜力。 第五章：区块链安全与新兴密码学：迈向更可信的去中心化世界 区块链技术以其去中心化、不可篡改、透明等特性，在金融、供应链、数字身份等领域展现出巨大的应用前景。然而，现有的区块链系统在可扩展性、隐私性和智能合约的安全性方面仍面临诸多挑战。新兴密码学技术的引入，为解决这些问题提供了强大的工具。 本章将重点阐述新兴密码学在区块链领域的创新应用： 零知识证明在隐私保护交易中的应用：详细介绍 zk-SNARKs 和 zk-STARKs 如何被应用于实现隐私交易，如 Zcash 中的 shielded transactions，从而隐藏交易的发送方、接收方和金额，同时仍能保证交易的有效性。 同态加密在链上隐私计算中的潜力：探讨同态加密如何实现链上数据分析和智能合约的隐私保护，例如，在加密的链上数据上进行统计查询，或在链上执行加密的投票系统。 可验证计算（Verifiable Computation）与区块链：利用可验证计算技术，允许链下计算的执行者生成一个证明，证明其计算的正确性，并将此证明提交到链上，由链上的智能合约进行验证。这有助于提升区块链系统的可扩展性，将繁重的计算任务转移到链下。 后量子密码学在区块链基础设施中的前瞻性部署：考虑到未来量子计算的威胁，本章将探讨如何将后量子密码学算法整合到区块链的共识机制、数字签名和密钥管理等环节，以应对潜在的量子攻击，确保区块链系统的长期安全性。 安全多方计算在链上治理和多重签名中的应用：利用 SMPC 来实现安全的链上治理投票，或构建更安全、更灵活的多重签名方案。 我们将深入分析这些技术在实际区块链项目中的部署情况，讨论其面临的挑战，并展望新兴密码学如何帮助构建更强大、更安全、更注重隐私的下一代区块链生态系统。 第六章：物联网安全的新边界：轻量级与高效的加密方案 物联网（Internet of Things, IoT）的爆炸式增长带来了前所未有的连接性，但也伴随着巨大的安全风险。物联网设备通常资源受限（计算能力、存储空间、电池寿命），因此需要轻量级且高效的加密方案来保障通信安全和数据隐私。 本章将聚焦于为物联网量身定制的加密技术： 轻量级对称密码学 (Lightweight Symmetric Cryptography)：介绍专为资源受限设备设计的对称加密算法，如 AES 的变体（如 AES-GCM），以及更轻量级的算法（如 PRESENT、SIMON、SPECK）。我们将分析这些算法的设计原则、性能优势和安全性权衡。 后量子密码学在物联网中的挑战与机遇：探讨后量子密码学算法在物联网设备上的部署可行性，分析其在资源约束下的效率问题，并介绍一些正在进行的研究，以开发适用于物联网的轻量级后量子加密方案。 基于硬件的安全要素 (Hardware Security Modules, HSMs) 与物联网：介绍 HSMs 如何为物联网设备提供安全的密钥存储、加密加速和身份认证功能，提升设备的整体安全性。 基于身份的加密 (Identity-based Encryption, IBE) 与物联网：探讨 IBE 如何简化密钥管理，使得设备可以通过其身份（如 MAC 地址、序列号）直接进行加密通信，降低密钥分发的复杂性。 边缘计算中的隐私保护：结合边缘计算，探讨如何在靠近数据源的边缘设备上执行部分加密计算，以减少数据传输量，同时保护数据隐私。 本章将通过实际案例，展示新兴密码学如何在智能家居、工业自动化、智慧城市等物联网应用中提供端到端的安全保障，并讨论未来物联网安全的发展趋势，包括设备间的相互认证、安全固件更新以及防止大规模僵尸网络攻击等。 结论 《新兴密码学原理与实践》一书，旨在为广大读者，包括密码学研究人员、计算机科学家、软件工程师、信息安全专业人士以及对数据安全和隐私保护感兴趣的读者，提供一个深入、全面且实用的知识框架。我们相信，对这些新兴密码学技术的理解和掌握，不仅能帮助我们应对当前严峻的安全挑战，更能为构建一个更安全、更可信、更注重隐私的未来数字世界奠定坚实的基础。 本书的内容覆盖了当前密码学领域最具前瞻性和影响力的研究方向，并力求将深奥的理论转化为清晰的原理和可行的实践。我们期望本书能够激发读者的学习兴趣，培养其解决实际安全问题的能力，并鼓励更多人投身到这一充满活力和挑战的领域中来，共同推动密码学技术的进步和应用。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆