7、基于几何形状的密码系统的认知比较分析

基于几何形状的密码系统的认知比较分析

1. 引言

近年来，随着机器学习作为人工智能的一个子领域不断发展，各个领域都希望利用它来提升自身能力或拓展业务范围。密码学领域也不例外，过去十年里，众多研究者尝试将机器学习与密码学相结合。不过，该领域的大部分研究集中在将多种密码系统与机器学习框架整合。

这个领域的应用因其规模和特性而备受关注。机器学习能为所有应用提供最佳解决方案。例如，垃圾邮件检测算法在识别垃圾邮件时难以达到100%的准确率。为了获得最佳结果，大量的垃圾邮件和非垃圾邮件数据文件被输入机器进行训练。通常，机器需要更多的训练才能学习并输出正确结果。机器学习技术还被应用于商业、贸易等多个领域，以基于分析得出最佳预测。

密码学在科学领域的核心在于确保任何形式（文本、图像、音频、视频、数字等）的数据连接都是安全的。密码系统的显著特征是在有或没有密钥的情况下，将数据在明文和密文之间进行转换。密钥生成过程分为对称（私钥系统）和非对称（公钥系统）两种。该密码系统的理想目标是借助新颖的几何方法创建一个稳定的环境，利用多维几何形状来实现。

2. 文献综述

“密码学”一词源于希腊语，“kryptos”表示隐藏，“graphien”表示书写，意味着在存储和传输过程中对数据进行隐藏，防止未经授权的用户访问。在网络传输中，密码学对于保障发送者和接收者之间信息的安全至关重要。加密能够保护用户的身份、交易和其他信息，防止攻击者、窃听者和未经授权的用户获取。在两个授权设备之间的通信中，当未知用户试图拦截时，会发生大量攻击事件。因此，维护数据安全，尤其是限制特定用户访问的敏感信息的安全，非常重要。

密码学使用多种算法、密码和协议来确保数据的有效安全