Introduction to the New Mainframe pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Weller, Rica/ Clements, Ross/ Dugdale, Ken/ Fremstad, Per/ Hernandez, Olegario

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:531.00 元

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isbn号码:9780738489643

丛书系列:

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深度探索：后量子密码学与联邦学习的前沿交汇 本书名称：《加密共识：后量子密码学在联邦学习中的应用与挑战》 作者：[请在此处自行想象一位权威专家的名字，例如：张伟/艾米莉·卡特] 出版社：[请在此处自行想象一家专业技术出版社的名称，例如：计算科学前沿出版社] 页数：约 750 页 --- 书籍简介 在信息技术飞速迭代的今天，数据安全与隐私保护已成为全球性的核心议题。随着量子计算技术的日益成熟，传统公钥加密体系面临被彻底颠覆的严峻威胁；与此同时，数据孤岛现象催生了联邦学习（Federated Learning, FL）这一分布式机器学习范式，它允许多方在不共享原始数据的前提下协同训练模型。然而，联邦学习本身也存在着模型聚合过程中的数据泄露风险、恶意参与者攻击以及对中间计算结果的窃听威胁。 本书《加密共识：后量子密码学在联邦学习中的应用与挑战》正是瞄准这一关键技术交叉点，提供了一部深度、全面且极具前瞻性的技术专著。它摒罗姆传统基础设施的探讨，聚焦于如何利用新兴的、抗量子的密码学工具箱，为下一代去中心化、高安全性的联邦学习系统构建坚实可靠的信任根基。 第一部分：理论基石——后量子密码学的审视与重构 本书开篇即对当前后量子密码学（Post-Quantum Cryptography, PQC）的最新进展进行了细致梳理。我们不满足于对现有标准的简单罗列，而是深入剖析了基于格（Lattice-based）、基于哈希（Hash-based）、基于编码（Code-based）和基于多变量（Multi-variate polynomial-based）等主流PQC方案的数学难题、性能开销及安全性证明。 格密码学的深度剖析： 重点讲解了近期在标准化进程中备受关注的基于LWE/SIS问题的构造，如Kyber（密钥封装机制）和Dilithium（数字签名）。书中详尽分析了它们在密钥生成、封装/解封以及签名验证中的计算复杂性，并对比了它们在不同硬件平台上的实际延迟表现。 混合加密模式的实用主义： 认识到PQC算法在性能和密钥尺寸上的局限性，本书提出了在短期内过渡到“混合加密”策略的必要性。这一部分详细探讨了如何巧妙地将成熟的椭圆曲线密码学（ECC）与PQC算法结合，以实现性能与长期安全性的最佳平衡。 抗量子攻击的签名方案： 鉴于联邦学习中模型上传和身份验证的普遍需求，书中专门辟出一章，对比了基于Merkle树的Stateless Hash-based签名（如SPHINCS+）与基于格的签名方案，强调了它们在模型完整性验证中的适用场景与限制。 第二部分：联邦学习的安全痛点与密码学赋能 在确立PQC理论基础后，本书将焦点转向联邦学习环境。我们系统性地识别了传统联邦学习架构中存在的五大核心安全漏洞，并逐一对应提出了基于PQC的密码学解决方案。 1. 模型聚合的隐私泄露： 传统的安全聚合（Secure Aggregation）通常依赖于同态加密（Homomorphic Encryption, HE）或安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）。本书的创新之处在于，探讨了如何利用PQC友好的SMPC协议来替代或增强现有的基于RSA或ECC的SMPC方案。例如，我们构建了基于格的秘密共享方案，用于抵抗后量子攻击下的“中间值重建”攻击。 2. 客户端身份的抗伪造： 联邦学习的客户端身份验证至关重要。本书提出了一种PQC驱动的零知识证明（Zero-Knowledge Proof, ZKP）框架，允许客户端在不暴露其身份信息的前提下，证明其拥有有效的模型更新权限，确保了模型更新来源的真实性，有效遏制了恶意客户端的冒充行为。 3. 安全通道的建立： 客户端与服务器之间的通信安全，过去依赖于TLS/SSL中的公钥交换。本书详细设计了基于Kyber的认证密钥交换（AKE）协议，替换了传统的ECDH，确保了通信链路在面对未来量子计算机攻击时仍能维持加密的完整性。 4. 拜占庭容错的扩展： 在存在恶意节点试图通过发送错误模型更新来污染全局模型的情况下，本书探讨了如何将PQC的抗伪造特性集成到拜占庭容错（Byzantine Tolerance）机制中，实现对恶意更新源的快速、安全识别与隔离。 第三部分：性能评估与系统实现 理论的价值最终体现在实践中。本书的第三部分着重于将抽象的密码学原语转化为可部署的系统组件。 资源受限环境的优化： 考虑到联邦学习的参与者（如移动设备或边缘计算节点）往往资源受限，我们深入研究了PQC算法的计算开销。书中提供了针对不同PQC方案的轻量级实现策略，包括利用硬件加速指令集（如向量化操作）和优化密钥的内存布局，以最小化内存占用和功耗。 端到端协议栈设计： 我们提供了一套完整的参考架构，描述了如何将PQC加密层无缝集成到现有的联邦学习框架（如TensorFlow Federated 或 PySyft）中。这包括对数据序列化、加密操作调用顺序的精确时间分析。 真实世界模拟与对标分析： 通过在模拟环境中对不同安全等级（如NIST Level 1至Level 5）的PQC集成方案进行严格的延迟和吞吐量测试，本书提供了详尽的性能曲线图。这些图表清晰地对比了集成PQC前后联邦学习训练轮次的开销变化，为工程师进行安全与性能的权衡提供了宝贵的量化依据。 本书特色 本书的独特性在于其前瞻性与实践性的完美结合。它不仅深入挖掘了后量子密码学的核心数学结构，更聚焦于如何将这些复杂的工具转化为联邦学习场景下立即可用、可验证安全的解决方案。它不依赖于对现有技术框架的重复阐述，而是专注于解决下一代计算环境带来的全新挑战。本书是密码学研究人员、机器学习工程师、系统架构师以及所有关注数据主权和长期安全性的技术专家不可或缺的参考指南。 --- 目标读者： 高级密码学工程师、分布式系统架构师、专注于隐私计算的AI研究人员、研究生及博士生。

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