20、密码学与相关领域研究进展综述

最新推荐文章于 2025-11-23 18:15:15 发布

深海孤鲸134

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分类专栏：加密与AI的共进化之路文章标签：密码学量子密码学基于格的密码学

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密码学与相关领域研究进展综述

1. 引言

在当今数字化时代，信息安全至关重要，密码学作为保障信息安全的核心技术，不断涌现出各种新的研究成果。本文将对密码学及相关领域的一些研究进展进行介绍。

2. 密码学基础与理论研究

2.1 综合理论著作

A.A. Bruen等人的《Cryptography, Information Theory, and Error - Correction: A Handbook for the 21st Century》（2021年），为21世纪的密码学、信息论和纠错技术提供了全面的参考手册，涵盖了这几个领域的基础理论和最新发展。
J. Rothe的《Complexity Theory and Cryptography: An Introduction to Cryptocomplexity》（2005年），从复杂性理论的角度介绍密码学，为理解密码学中的计算复杂性问题提供了基础。

2.2 特定问题研究

B. Zolfaghari在多个方面进行了深入研究。例如在《Perfect Secrecy in IoT: A Hybrid Combinatorial - Boolean Approach》（2022年）中，针对物联网环境提出了一种混合组合 - 布尔方法来实现完美保密；在《The odyssey of entropy: cryptography》（2022年）中探讨了熵在密码学中的应用；《Chaotic image encryption: state - of - the - art, ecosystem, and future roadmap》（2022年）则对混沌图像加密的现状、生态系统和未来发展路径进行了研究。

K. Bibak和B. Zolfaghari合作的《The modular subset - sum problem and the size of deletion correcting codes》（2022年），研究了模子集和问题与删除纠错码大小之间的关系。

3. 量子密码学研究

3.1 量子计算对密码学的挑战与应对

R.A. Grimes的《Cryptography Apocalypse: Preparing for the Day When Quantum Computing Breaks Today’s Crypto》（2020年），探讨了量子计算对现有密码学的威胁，以及如何为量子计算破解现有密码的那一天做好准备。

3.2 量子密码学技术研究

K. Yao等人的《Quantum sampling for ﬁnite key rates in high dimensional quantum cryptography》（2022年），研究了高维量子密码学中有限密钥率的量子采样问题，为量子密码学的实际应用提供了技术支持。

4. 基于格的密码学研究

4.1 硬件实现优化

Y.A. Birgani等人的《Area - time - efﬁcient scalable schoolbook polynomial multiplier for lattice - based cryptography》（2022年），提出了一种用于基于格的密码学的面积 - 时间高效可扩展的教科书多项式乘法器，优化了基于格的密码学在硬件实现上的效率。
D. e Shahwar Kundi等人的《Ultra high - speed polynomial multiplications for lattice - based cryptography on FPGAs》（2022年），研究了在FPGA上实现基于格的密码学的超高速多项式乘法，提高了基于格的密码学在FPGA上的计算速度。

4.2 安全防护研究

D. Heinz和T. Pöppelmann的《Combined fault and DPA protection for lattice - based cryptography》（2022年），针对基于格的密码学提出了结合故障和差分功耗分析（DPA）保护的方法，增强了基于格的密码学的安全性。

5. 密码学在不同领域的应用

5.1 物联网领域

Y. Sun等人的《Lightweight internet of things device authentication, encryption, and key distribution using end - to - end neural cryptosystems》（2022年），利用端到端神经密码系统实现了物联网设备的轻量级认证、加密和密钥分发，满足了物联网设备资源受限的特点。
B. Jia等人的《Blockchain - enabled federated learning data protection aggregation scheme with differential privacy and homomorphic encryption in IIoT》（2022年），在工业物联网（IIoT）中提出了一种基于区块链的联邦学习数据保护聚合方案，结合了差分隐私和同态加密技术，保障了工业物联网中数据的安全。

5.2 云计算领域

F. Luo等人的《Chosen - ciphertext secure homomorphic proxy re - encryption》（2020年），研究了选择密文安全的同态代理重加密技术，为云计算环境中的数据安全提供了新的解决方案。

5.3 图像、视频和音频加密领域

K. Kong等人的《3D - BCNN based image encryption with ﬁnite computing precision》（2022年），基于3D - BCNN实现了有限计算精度的图像加密。
L. Duan等人的《A novel video encryption method based on faster R - CNN》（2018年），提出了一种基于更快的R - CNN的视频加密方法。
A. Moufaq等人的《Sound encryption using feature extraction and neural network》（2011年），利用特征提取和神经网络实现了音频加密。

5.4 医疗领域

S.S. Chaeikar等人和A. Saxena等人都研究了利用人工智能和密码学管理实现医疗记录的无线网络数据安全系统，保障了医疗数据的安全。

以下是部分研究成果的分类表格：
|研究领域|相关研究成果|
| ---- | ---- |
|密码学基础理论|A.A. Bruen等《Cryptography, Information Theory, and Error - Correction: A Handbook for the 21st Century》；J. Rothe《Complexity Theory and Cryptography: An Introduction to Cryptocomplexity》|
|量子密码学|R.A. Grimes《Cryptography Apocalypse: Preparing for the Day When Quantum Computing Breaks Today’s Crypto》；K. Yao等《Quantum sampling for ﬁnite key rates in high dimensional quantum cryptography》|
|基于格的密码学|Y.A. Birgani等《Area - time - efﬁcient scalable schoolbook polynomial multiplier for lattice - based cryptography》；D. Heinz等《Combined fault and DPA protection for lattice - based cryptography》|
|物联网密码学应用|Y. Sun等《Lightweight internet of things device authentication, encryption, and key distribution using end - to - end neural cryptosystems》；B. Jia等《Blockchain - enabled federated learning data protection aggregation scheme with differential privacy and homomorphic encryption in IIoT》|
|多媒体加密|K. Kong等《3D - BCNN based image encryption with ﬁnite computing precision》；L. Duan等《A novel video encryption method based on faster R - CNN》；A. Moufaq等《Sound encryption using feature extraction and neural network》|
|医疗数据安全|S.S. Chaeikar等；A. Saxena等相关研究|

下面是一个简单的mermaid流程图，展示密码学研究的主要分支：

graph LR
    A[密码学研究] --> B[基础理论研究]
    A --> C[量子密码学]
    A --> D[基于格的密码学]
    A --> E[密码学应用]
    B --> B1[综合理论著作]
    B --> B2[特定问题研究]
    E --> E1[物联网领域]
    E --> E2[云计算领域]
    E --> E3[多媒体加密领域]
    E --> E4[医疗领域]

6. 机器学习与密码学的融合研究

6.1 基于机器学习的哈希与搜索

M. Z. T.S. Hirotsugu在《Perceptual hashing based on machine learning for blockchain and digital watermarking》（2019年）中，研究了基于机器学习的感知哈希技术，用于区块链和数字水印，为数据的完整性和版权保护提供了新的思路。
Y. Miao等人的《Ranked keyword search over encrypted cloud data through machine learning method》（2022年），通过机器学习方法实现了对加密云数据的排序关键字搜索，提高了在加密数据上进行搜索的效率。

6.2 神经网络在密码学中的应用

V.M. Lidkea等人的《Convolutional neural network framework for encrypted image classification in cloud - based its》（2020年），构建了用于基于云的智能交通系统中加密图像分类的卷积神经网络框架，拓展了神经网络在加密图像分类方面的应用。
A.F.O. Gaffar等人的《The multi layer auto encoder neural network (ML - AENN) for encryption and decryption of text message》（2019年），利用多层自动编码器神经网络实现了文本消息的加密和解密，为文本加密提供了新的方法。

6.3 基于神经网络的同步与加密

J. Wang等人的《Synchronization of generally uncertain Markovian inertial neural networks with random connection weight strengths and image encryption application》（2021年），研究了具有随机连接权重强度的一般不确定马尔可夫惯性神经网络的同步及其在图像加密中的应用。
L. Liu等人的《Event - triggered quantized quasisynchronization of uncertain quaternion - valued chaotic neural networks with time - varying delay for image encryption》（2022年），利用事件触发的量化准同步方法对具有时变延迟的不确定四元数值混沌神经网络进行研究，并将其应用于图像加密。

7. 密码学中的安全防护研究

7.1 侧信道攻击防护

Z. Chen等人的《Low - cost shuffling countermeasures against side - channel attacks for NTT - based post - quantum cryptography》（2022年），针对基于NTT的后量子密码学提出了低成本的洗牌对策来抵御侧信道攻击，增强了后量子密码学在侧信道攻击下的安全性。
J.-Y. Xie等人的《Leakage - resilient anonymous multireceiver certificateless encryption resistant to side - channel attacks》（2022年），设计了一种抗侧信道攻击的泄漏弹性匿名多接收者无证书加密方案，保障了在侧信道攻击环境下的加密通信安全。

7.2 轻量级密码学攻击与防护

N. Im等人的《S - Box attack using FPGA reverse engineering for lightweight cryptography》（2022年），研究了利用FPGA逆向工程对轻量级密码学中的S盒进行攻击，为轻量级密码学的安全防护提供了研究方向。

8. 密码学在新兴技术中的应用

8.1 区块链与联邦学习

L. Zhang等人的《Homomorphic encryption - based privacy - preserving federated learning in IoT - enabled healthcare system》（2022年），在物联网医疗系统中提出了基于同态加密的隐私保护联邦学习方案，保障了医疗数据在联邦学习过程中的隐私安全。
B. Jia等人的《Blockchain - enabled federated learning data protection aggregation scheme with differential privacy and homomorphic encryption in IIoT》（2022年），结合区块链、差分隐私和同态加密技术，为工业物联网中的联邦学习数据保护提供了有效方案。

8.2 边缘计算

J. Dong等人的《UEG - FOURQ: an embedded GPU based efficient ECC cryptography accelerator for edge computing》（2022年），设计了一种基于嵌入式GPU的高效ECC密码学加速器用于边缘计算，提高了边缘计算环境下的密码学处理效率。

以下是部分机器学习与密码学融合研究成果的分类表格：
|研究方向|相关研究成果|
| ---- | ---- |
|机器学习哈希与搜索|M. Z. T.S. Hirotsugu《Perceptual hashing based on machine learning for blockchain and digital watermarking》；Y. Miao等《Ranked keyword search over encrypted cloud data through machine learning method》|
|神经网络密码学应用|V.M. Lidkea等《Convolutional neural network framework for encrypted image classification in cloud - based its》；A.F.O. Gaffar等《The multi layer auto encoder neural network (ML - AENN) for encryption and decryption of text message》|
|神经网络同步与加密|J. Wang等《Synchronization of generally uncertain Markovian inertial neural networks with random connection weight strengths and image encryption application》；L. Liu等《Event - triggered quantized quasisynchronization of uncertain quaternion - valued chaotic neural networks with time - varying delay for image encryption》|

下面是一个mermaid流程图，展示密码学在新兴技术中的应用分支：

graph LR
    A[密码学在新兴技术中的应用] --> B[区块链与联邦学习]
    A --> C[边缘计算]
    B --> B1[物联网医疗系统]
    B --> B2[工业物联网]

9. 总结

密码学作为保障信息安全的核心技术，在多个领域都取得了显著的研究进展。从基础理论研究到量子密码学、基于格的密码学，再到密码学在物联网、云计算、多媒体、医疗等领域的广泛应用，以及与机器学习的融合和安全防护研究，都为信息安全提供了丰富的技术手段和解决方案。未来，随着新兴技术的不断发展，如区块链、边缘计算等，密码学将面临新的挑战和机遇，需要不断探索和创新，以满足日益增长的信息安全需求。

在实际应用中，不同的密码学技术可以根据具体的场景和需求进行选择和组合。例如，在资源受限的物联网设备中，可以采用轻量级的密码学算法和端到端神经密码系统；在云计算环境中，同态加密和代理重加密技术可以保障数据的安全和隐私。同时，机器学习与密码学的融合也为密码学的发展带来了新的活力，为解决复杂的安全问题提供了新的思路。

总的来说，密码学的研究和应用对于保障信息时代的安全和隐私至关重要，我们需要持续关注和投入，推动密码学技术的不断进步。