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页数:209

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出版时间:2003-8

价格:17.00元

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isbn号码:9787562428183

丛书系列:

图书标签:

• 大学教材
• 概率论
• 统计学
• 应用数学
• 随机过程
• 数理统计
• 概率模型
• 统计推断
• 随机模拟
• 排队论
• 回归分析

现代密码学原理与实践 内容简介 本书深入剖析了现代密码学的核心理论、关键算法及其在实际安全系统中的应用。内容涵盖了从古典密码到现代对称加密、非对称加密、散列函数以及数字签名的完整体系，旨在为读者构建坚实的密码学基础，并使其具备设计和评估安全协议的能力。 本书的结构设计兼顾理论深度与工程实践，从数论和抽象代数的基础概念出发，逐步过渡到复杂密码系统的构建与分析。每一部分都力求清晰地阐述背后的数学原理和安全假设，同时辅以大量的实例和伪代码，以指导读者理解算法的实际工作方式。 第一部分：密码学基础与古典密码分析 本部分首先介绍了信息安全的基本概念，包括机密性、完整性、认证性和不可否认性，并确立了密码学的研究范畴。随后，我们回顾了历史上重要的古典密码体制，如凯撒密码、维吉尼亚密码以及置换密码。通过对这些体制的分析，读者可以建立对“安全强度”的初步认知，并理解现代密码学何以必须依赖计算复杂性理论而非仅依赖算法的保密性。 信息论与香农安全： 讨论了完美保密（One-Time Pad）的理论基础，并引入了混淆（Confusion）和扩散（Diffusion）的概念，这是现代分组密码设计的两大核心原则。 初等数论回顾： 详细复习了模运算、欧拉定理、费马小定理以及扩展欧几里得算法，这些是构建所有现代公钥密码系统的数学基石。 第二部分：对称加密算法 本部分专注于对称密钥算法，即加密方和解密方使用相同密钥的系统。我们将重点分析当前主流的、具有实际应用价值的加密标准。 2.1 分组密码的结构与模式 DES与3DES： 深入剖析了数据加密标准（DES）的Feistel结构，解释了其轮函数的设计哲学。同时，讨论了为应对DES密钥长度不足而产生的3DES及其安全折衷。 AES（Rijndael）： 详尽解析了当前最广泛使用的分组密码——高级加密标准（AES）。内容涵盖其轮函数中的字节替代（SubBytes）、行移位（ShiftRows）、列混淆（MixColumns）以及轮密钥加（AddRoundKey）等操作的数学基础和实现细节。 2.2 运算模式与安全性 分组密码本身只能加密固定长度的数据块，因此，本章重点讨论如何通过运算模式（Modes of Operation）来安全地处理任意长度的消息，同时确保抵抗特定的攻击。 ECB, CBC, CFB, OFB： 详细对比了这些传统模式的优缺点，特别是CBC模式下的初始化向量（IV）的选择和使用规范。 GCM（Galois/Counter Mode）： 重点介绍现代认证加密（Authenticated Encryption）的代表——GCM模式。阐述了它如何同时提供数据机密性和数据认证性，这是当今TLS/SSL等协议的首选安全基石。 第三部分：密码杂凑函数与消息认证码 杂凑函数是构建数据完整性和数字签名的核心工具。本部分关注其单向性、抗碰撞性等关键性质。 杂凑函数的性质： 深入讨论原像攻击（Preimage Attack）、第二原像攻击（Second Preimage Attack）和碰撞攻击（Collision Attack）的定义和难度。 SHA家族： 分析了MD5的安全性缺陷及其在现代应用中的淘汰原因。重点介绍SHA-2系列（如SHA-256）的结构，以及SHA-3（Keccak）的全新海绵结构（Sponge Construction）及其带来的安全优势。 消息认证码（MACs）： 区分了基于秘密密钥的MAC（如HMAC）和基于杂凑函数的MAC。详细介绍HMAC的构造原理，它如何利用迭代哈希来增强安全性。 第四部分：非对称（公钥）加密与密钥交换 非对称密码学是现代互联网通信安全（如HTTPS）的基石。本部分基于更高级的数论难题，介绍如何实现密钥分发和数字签名。 4.1 整数分解与离散对数难题 RSA算法： 全面推导RSA算法的生成、加密和解密过程。深入探讨其依赖的难度问题——大整数分解（Factoring Problem），并讨论了密钥生成中应避免的陷门和弱密钥选择。 Diffie-Hellman（DH）密钥交换： 详细解析了DH协议如何在不安全的信道上建立共享秘密。 4.2 椭圆曲线密码学（ECC） ECC被认为是未来趋势，因为它能在更短的密钥长度下提供与RSA相当甚至更高的安全性。 椭圆曲线代数： 介绍在有限域上定义椭圆曲线的方法，以及群的生成元和点的加法运算。 ECDLP： 解释了椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）的难度，以及基于此构建的加密方案（如ECC-DH和ECDSA）。 第五部分：数字签名与证书体系 数字签名提供了不可否认性。本部分将公钥密码学应用于身份验证和数据溯源。 数字签名算法（DSA/ECDSA）： 详细介绍如何使用私钥对消息的杂凑值进行签名，以及接收方如何使用公钥进行验证。重点分析ECDSA在移动设备和区块链技术中的应用。 密钥管理与信任链： 讨论公钥基础设施（PKI）的核心组件——证书颁发机构（CA）、数字证书的结构（X.509标准）以及信任根的概念。解释了TLS/SSL握手过程中证书验证的完整流程。 第六部分：高级主题与前沿研究 本部分探讨了超越基础加密算法的更广阔领域，包括新兴的威胁模型和下一代密码技术。 密码分析技术： 系统性地介绍针对对称和非对称系统的通用分析方法，包括差分分析（Differential Cryptanalysis）和线性分析（Linear Cryptanalysis），使读者能够评估算法的实际抵抗力。 后量子密码学（PQC）： 鉴于未来量子计算机对现有RSA和ECC的威胁，本章简要介绍了基于格（Lattice-based）、基于编码（Code-based）和基于哈希的签名方案等PQC候选算法的基本思想和面临的挑战。 零知识证明简介： 概述了零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）的概念，它允许一方在不泄露任何信息的情况下证明某个陈述的真实性，这是未来隐私保护计算的关键技术。 本书适合于计算机科学、信息安全、通信工程等专业的学生，以及希望深入理解数字世界安全机制的软件工程师和系统架构师。它不仅教授“如何使用”这些算法，更强调“为何如此设计”背后的深刻数学逻辑。

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这本书的难度曲线设置得非常巧妙，它似乎非常懂得“张弛有度”的节奏感。前几章内容相对轻松，主要奠定基础，让人建立起学习的信心，这一点非常关键，毕竟很多教材在开头就把人劝退了。但当进入到更深入的主题，比如随机过程或者贝叶斯统计推断时，它的深度立马显现出来，开始要求读者投入更多的思考和计算。我发现，作者在引入新概念时，总是会先建立一个直观的联系，然后才引入严格的数学定义。这种“先有感觉，后有形式”的处理方式，避免了初学者在面对大量数学符号时产生的畏惧感。另外，书后的习题设计也很有层次性，从基础的计算题到需要综合运用多个知识点解决的开放性问题都有涉猎。我个人认为，如果能把书后的所有例题和习题都吃透，那么在面对任何标准的统计学考试或实际项目时，都会感到游刃有余。它强迫你动手去操作，而不是仅仅停留在理论的层面去理解。

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说实话，我拿到这本书之前，对统计学一直抱有一种“敬而远之”的态度，觉得那玩意儿大概就是一堆复杂的数据分析和看不懂的符号组成的迷宫。然而，这本书完全颠覆了我的看法。它在处理回归分析和假设检验这些核心内容时，展现出了一种令人信服的严谨性，但同时又保持了极高的可读性。我尤其喜欢它在讲解T检验和方差分析（ANOVA）时所采用的对比方法，它不仅解释了“怎么做”，更深入探讨了“为什么这么做”，以及在实际应用中何时应该选择哪种检验方法。书中给出的案例分析也非常贴近实际工作场景，比如市场调研数据处理，或者产品质量控制中的异常值检测，这些都让我觉得我手中的不仅仅是一本理论书，更像是一本实战指南。作者对于细节的关注程度令人印象深刻，对于那些容易混淆的概念，比如Type I 和 Type II 错误，它会用非常形象的比喻来区分，这极大地降低了我的学习门槛。读完相关章节后，我对数据背后的规律性有了更深刻的理解，感觉自己看待世界的方式都发生了一些微妙的变化。

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这本书的封面设计就挺吸引人的，那种深蓝色和银色的搭配，给人一种既稳重又现代的感觉，初拿到手里的时候，那种纸张的质感也相当不错，摸起来很舒服，内页的排版也看得出来是下了功夫的，字迹清晰，没有那种廉价感。我最欣赏的是它的逻辑结构，它不像有些教材那样上来就堆砌公式，而是循序渐进地引导你进入问题的情境。比如，它在介绍概率论的基础概念时，并没有直接给出枯燥的定义，而是通过一些贴近生活的例子，比如彩票的中奖概率，或者某个事件发生的可能性，来激发读者的兴趣。这种“先说故事，再说道理”的叙事方式，让原本可能让人望而却步的数学概念变得生动起来。而且，书中的插图和图表也做得非常精良，很多复杂的概念通过可视化手段一下子就清晰明了，这对于我这种视觉学习者来说，简直是福音。我感觉作者在编写这本书的时候，是真正站在学习者的角度去思考的，力求让每一个知识点都能被高效吸收，而不是仅仅为了展示知识的深度。

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这本书的语言风格简直是一股清流，它完全没有那种传统教科书的刻板和说教感。行文流畅，如同一个经验丰富的导师在耐心地为你讲解难题，语气中带着鼓励和理解。尤其是在解释那些概念上非常抽象的部分时，比如大数定律和中心极限定理的直观意义，作者会用非常生活化的语言去描述它们在宏观世界中的体现，比如抛硬币的结果趋近于50%的概率，或者大量独立随机变量之和的分布形态。这种亲切感使得学习过程不再是一种煎熬，而更像是一次愉快的知识探索之旅。我感觉作者在写作时，不仅是在传授知识，更是在传递一种对统计学之美的热爱和敬畏。我甚至会时不时地停下来，回味一下某些段落的精妙之处，那种发现真理的喜悦感，这本书成功地把它融入到了阅读体验中，这一点是很多同类书籍所欠缺的。

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让我印象非常深刻的是，这本书对统计软件的应用讨论非常到位，它并没有仅仅停留在理论推导层面，而是将理论与现代计算工具紧密结合。它没有偏向任何特定的商业软件，而是用一种更具普适性的方式介绍了如何运用编程思维去模拟和解决统计问题。书中穿插了一些伪代码和算法的描述，这对于我这样想将统计知识应用于实际数据科学项目的人来说，价值巨大。它教会了我如何将纸面上的公式转化为可执行的代码逻辑，这是从“知道”到“做到”的关键一步。此外，它在讨论统计模型的局限性和假设条件时，表现得非常坦诚和审慎，没有过度美化统计工具的力量，而是明确指出了在何种情况下模型可能会失效，这培养了一种批判性的思维，让我明白统计结果的解读需要建立在对原始假设的深刻理解之上。这本书的全面性，真正做到了理论指导实践，实践反哺理论的良性循环。

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后来才知道统计学这么重要。

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