《Foundations of Cryptography》chapter 1 Introduction

《密码学基础》介绍了密码学的主要话题,包括加密方案、伪随机数生成器、数字签名和容错协议。加密关注在不安全信道上的安全通信,现代方法基于计算复杂度理论。伪随机数生成器与单向函数密切相关,数字签名扩展了密码学的应用,涉及身份绑定和防伪造。此外,还讨论了同时交换秘密信息的挑战和零知识证明的重要性。

《Foundations of Cryptography》chapter 1 Introduction

原文教材:《Foundations of Cryptography》

                     Goldreich O. Foundations of cryptography: volume 1, basic tools[M]. Cambridge university press, 2007.

                    Goldreich O. Foundations of cryptography: volume 2, basic applications[M]. Cambridge university press, 2009.

第一章主要内容小结:

1.1 Cryptography:Main Topics

        密码学主要讨论的是什么?从古代以来密码学讨论的是如何在一个不安全信道上安全的交换信息(不安全信道:至少存在窃听器)。然而,自从1970年后,设计不可否认的数字签名,具有容错能力的协议等也被加入到了密码学考虑的范畴中,如何设计一个能够抵抗恶意参与者滥用的协议,也成为了密码学研究的内容之一。

1.1.1 Encryption Scheme

        传统的密码学主要研究内容为:在不安全的媒介上进行秘密的通信,该媒介(信道)上存在窃听器。传统的加密协议包括:加密算法给与发送者(sender)使用,解密算法给与接收者(receiver)使用。为了实现安全通信的目的,解密算法一般掌握一些窃听者不知道的参数(parameters)、辅助输入(auxiliary

Foundations of Data Science》是一本由Jure Leskovec、Anand Rajaraman和Jeffrey Ullman合著的数据科学教材。该教材的中文版在优快云(中国最大的IT社区)上也有提供。 这本教材的主要目标是介绍数据科学的基本概念和原理,并提供学习数据科学的基础知识。它涵盖了数据的收集、存储、处理和分析等方面的内容。同时,该教材还详细讨论了数据挖掘、机器学习和网络分析等与数据科学密切相关的主题。 《Foundations of Data Science》主要包含三个部分。第一部分介绍了数据科学的基础知识,包括数据模型、概率统计和数据可视化等。第二部分探讨了数据挖掘和机器学习的基本概念与技术,如聚类、分类和回归分析等。第三部分重点讲解了网络分析、社交网络和推荐系统等领域。 通过学习该教材,读者将了解数据科学的核心理论和实践技巧。他们将学会如何收集和处理数据,如何应用不同的数据分析方法,以及如何使用数据驱动决策。此外,该教材还提供了大量的示例和案例研究,帮助读者更好地理解数据科学的应用场景和挑战。 总之,赵剑南在优快云上提供的《Foundations of Data Science》是一本优质的数据科学教材,不仅概括了数据科学的基础知识,还提供了实践技巧和应用案例。它对于初学者和从业人员来说都是一本不可或缺的学习资料。
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