密码学的课程有哪些 (了解密码学mpc)
密码学的课程有哪些 (了解密码学mpc)
1、密码学应用：这部分课程主要介绍密码学在实际应用中的使用方法和技巧，包括数据加密、身份认证、安全通信、电子支付等。学生将学习如何使用密码学技术解决实际问题，以及如何在实际应用中保证信息安全。密码学协议：这部分课程主要介绍密码学协议的设计和分析方法，包括密钥交换协议、认证协议、签名协议等。
MPC全称MusePack，一种音频格式。MPC（MusePaCk）是由德国人Andree Buschmann开发的一种完全免费的高品质音频格式。在其问世之前，Lame MP3是公认音质最好的有损压缩方案，追求音质的人对它趋之若鹜。但现在这个桂冠无疑该让给MPC了，在中高码率下，MPC可以做到比MP3更好音质。
MPC全称MusePack。MusePack （MPC）其实就是之前的 MpegPlus （MP+）。（更名的原因据说是担心被误以为是标准MPEG压缩法的一种）MPC以前也叫MP+、MPP。MPC在2？Kbps的音质已经超过了MP3在3？Kbps的音质，这已经得到编码人的认同。
—MPC编码 MPC是又是另外一个令人刮目相看的实力派选手，它的普及过程非常低调，也没有什么复杂的背景故事，她的出现目的就只有一个，更小的体积更好的音质！MPC以前被称作MP+，很显然，可以看出她针对的竞争对手是谁。但是，只要用过这种编码的人都会有个深刻的印象，就是她出众的音质。
年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式JPEG2000图像压缩标准的编码算法。
1、对称密码应用了相同的加密密钥和解密密钥。对称密码分为：序列密码（流密码），分组密码（块密码）两种。流密码是对信息流中的每一个元素（一个字母或一个比特）作为基本的处理单元进行加密，块密码是先对信息流分块，再对每一块分别加密。
2、对称密钥密码学：对称密钥密码学是指发送方和接收方使用相同的密钥进行加密和解密。常见的对称密钥加密算法有DES、3DES、AES等。公钥密码学：公钥密码学是指发送方和接收方使用不同的密钥进行加密和解密。公钥密码学的主要应用是数字签名和密钥交换。常见的公钥加密算法有RSA、ECC等。
3、按密码体制划分：对称密码体制密码学和非对称密码体制密码学对应的有对称密码算法和非对称密码算法。消息摘要算法又称散列算法，其核心在于散列函数的单向性，即通过散列函数可获得对应的散列值，但不可通过该散列值反推其原始信息，这是消息摘要算法的安全性的根本所在，我们通常使用该算法判断数据的完整性。
4、在密码学探索之旅中，我们聚焦AES分组密码的五大操作模式：ECB、CBC、CFB、OFB和CTR，它们为数据加密提供了多样化的解决方案。首先，电子密码本模式（ECB）虽然直观易懂，但其独立加密的特性却使其易受代换攻击，明文的重复性在密文中一览无遗。
5、参加课程和讲座：许多大学和研究机构都会开设密码学相关的课程和讲座。您可以参加这些活动，与专家和同行交流，拓宽您的知识面和视野。加入社区和论坛：互联网上有许多密码学相关的社区和论坛，如Stack Exchange上的Cryptography板块、Reddit上的r/cryptography等。
安全多方计算，简称SMC，是一种关键的计算范式，它致力于解决在一组互不信任的参与者之间执行协同计算任务，同时确保所有参与者的隐私得到保护。其核心目标是保持输入数据的独立性，保证计算结果的准确性，且在计算过程中不泄露任何个体的输入信息给其他参与者。
在信息时代的复杂环境中，隐私计算技术如一颗璀璨的明珠，致力于在保护个人隐私与数据共享之间找到平衡。其中，安全多方计算（S MPC），作为核心技术之一，由1986年姚期智提出的“百万富翁问题”启航，它是一种纯软件解决方案，无需依赖可信第三方，尽管效率上可能略逊一筹。
多方安全计算 （MPC：Secure Muti-Party Computation）理论是姚期智先生为解决一组互不信任的参与方之间在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下协同计算问题而提出的理论框架。
可以把安全多方计算（MPC）理解为一种加密协议，它将计算分布在多方之间，从而使得任何一方在看不到其他方输入数据的情况下，开展安全且私密的联合计算。但值得注意的是，隐私和安全是有区别的。安全问题就像是信用卡出现安全漏洞被盗了钱，人们可以通过一些措施来阻止它并要求退款。
安全多方计算，简称SMC，是一种在多方参与且各自拥有私密输入的情况下，进行计算并保护数据隐私的技术。这种技术在现实生活中有多种应用场景：例如，Alice想验证是否患有某种遗传疾病，但又不想泄露自己的DNA信息。她不能直接请求Bob，因为这会暴露隐私。
1、密码学是在编码与破译的斗争实践中逐步发展起来的，并随着先进科学技术的应用，已成为一门综合性的尖端技术科学。它与语言学、数学、电子学、声学、信息论、计算机科学等有着广泛而密切的联系。它的现实研究成果，特别是各国政府现用的密码编制及破译手段都具有高度的机密性。
2、在公元前，秘密书信已用于战争之中。西洋“史学之父”希罗多德（Herodotus）的《历史》（The Histories）当中记载了一些最早的秘密书信故事。公元前5世纪，希腊城邦为对抗奴役和侵略，与波斯发生多次冲突和战争。 于公元前480年，波斯秘密集结了强大的军队，准备对雅典（Athens）和斯巴达（Sparta）发动一次突袭。
3、这是密码学和语言学的成功结合，纳瓦霍语密码成为历史上从未被破译的密码。 1975年1月15日，对计算机系统和网络进行加密的DES（Data Encryption Standard数据加密标准）由美国国家标准局颁布为国家标准，这是密码术历史上一个具有里程碑意义的事件。
4、在公元前，秘密书信已用于战争之中。西洋“史学之父”希罗多德（Herodotus）的《历史》（TheHistories）当中记载了一些最早的秘密书信故事。公元前5世纪，希腊城邦为对抗奴役和侵略，与波斯发生多次冲突和战争。密码学发展大致上可以分为三个阶段：古典密码，近代面密码和现代密码。
1、安全多方计算（MPC）允许在不泄露各自数据的情况下，参与方共同完成计算任务，确保数据安全。联邦学习（FL）是一种分布式机器学习技术，允许多个参与者共同训练模型，而无需交换数据。可信执行环境（TEE）提供了一个安全的计算和存储环境，能够保护数据的安全性和完整性。
2、隐私计算三种技术是联邦学习，多方安全计算，可信计算。联邦学习 优势：联邦学习可以允许多个参与者在不共享数据的情况下构建一个通用强大的机器学习模型，从而允许解决关键问题，如数据隐私、数据安全、数据访问权限和对异构数据的访问。
3、第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术；第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。
4、秘密分享，作为隐私计算的基石，旨在确保数据在计算过程中不被泄露。它包括两种主要的策略：严格秘密分享和阈值秘密分享。严格秘密分享如加法秘密共享，要求所有参与者共同参与，而阈值秘密分享则允许部分参与者协作，只需满足特定数量（1 K n）即可解密，如1979年ACM Communication提出的创新。
5、隐私计算（Privacy-preserving computation）是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的 “可用不可见” 。 Gartner发布的2021年前沿科技战略趋势中，将隐私计算（其称为隐私增强计算）列为未来几年科技发展的 九大趋势 之一。
