7、量子与后量子密码学及人工神经网络在法医学分析中的应用

量子与后量子密码学及人工神经网络在法医学分析中的应用

在当今数字化时代，信息与通信技术在各个领域都发挥着至关重要的作用。然而，现有的密码系统面临着量子计算带来的威胁，同时，犯罪率的不断增长也促使我们寻求更有效的法医学分析方法。本文将探讨量子与后量子密码学以及人工神经网络在法医学分析中的应用。

量子与后量子密码学

在密码学领域，量子计算的发展对现有的加密算法和协议构成了严重威胁。像RSA、DSA、DH、ECDSA、ECDH等经典的加密算法，都可能在量子计算的强大计算能力下被破解。为了保护现有的密码系统不被量子计算所破坏，我们需要开发量子抗性的加密算法、协议和签名。

基于多元二次技术的签名

多元二次（MQ）领域的基本难题是MQ问题的NP完全性，目前还没有多项式时间的量子算法能够解决这个问题。该问题的实例包含一个多变量的二次方程组，挑战在于找到该方程组的一个解。不平衡油醋（UOV）和隐藏域方程（HFE）是两种基本范式。在NIST第二轮评选中，有四种基于MQ的签名方案，即Rainbow、GeMSS、LUOV和MQDSS。其中，签名方案MQDSS基于回溯技术。目前，Rainbow是该类别中进入第三轮评选的唯一候选方案。

基于哈希的签名技术

这类签名使用经典技术进行构建。SPHINCS+和Picnic是NIST第二轮评选名单中的两种签名方案。在这个类别中，没有签名方案进入第三轮评选。Picnic使用分组密码下的密文 - 明文对作为公钥，加密时使用的密钥作为相应的签名私钥。通过零知识证明将私钥和消息绑定在一起。

人工神经网络在法医学分析中的应用

随着犯罪率的不断上升，对法医学分析的计