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，众多研究人员尝试将机器学习与密码学相结合，不过大部分研究主要聚焦于在机器学习框架下整合多种密码系统。

该领域的应用因其数量和特性而备受青睐，机器学习有望为所有应用提供最佳解决方案。例如，垃圾邮件检测算法在检测垃圾邮件时难以达到 100%的准确率，为了获得最佳效果，需要向机器大规模输入垃圾邮件和非垃圾邮件数据文件，通常机器需要更多的训练才能学习并输出正确结果。机器学习技术在商业、贸易等领域有广泛应用，可用于分析和预测。

密码学在科学领域的核心在于确保数据连接中的任何形式的数据（文本、图像、音频、视频、数值等）都是安全的。密码系统的显著特征是能够在使用或不使用密钥的情况下，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。该密码系统的目标是借助新颖的几何方法创建一个稳定的环境。

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。

密码学使用多种算法、密码和协议来确保数据安全，数据加密方法主要分为对称密钥系统和非对称密钥系统。对称密钥系统使用单一的字母数字字符串或数字进行加密和解密，也称为私钥；非对称密钥系统使用两个密钥，一个用于加密的公钥和一个