密码与贝叶斯模型 - 科学网—博客
贝叶斯推理框架
贝叶斯推理框架贝叶斯推理框架是一种基于概率论和统计学的推理方法，它通过计算不确定性来解决问题。
贝叶斯推理框架的核心是贝叶斯定理，它描述了在给定一些证据时，如何更新对某个假设的信念。
贝叶斯推理框架具有广泛的应用，包括机器学习、人工智能、数据分析、科学研究等领域。
贝叶斯推理框架的主要组成部分包括：1. 先验概率：在进行贝叶斯推理之前，我们对未知事件发生的概率进行主观估计，称为先验概率。
2. 似然函数：似然函数描述了观测到某一结果的概率，它反映了观察数据与假设之间的关系。
3. 证据：证据是我们收集到的支持或反驳某个假设的信息。
4. 贝叶斯定理：贝叶斯定理用于计算在给定证据的情况下，某个假设的后验概率。
后验概率反映了证据对假设的信念的影响。
5. 消息传递算法：消息传递算法是贝叶斯网络中的一种推理方法，它通过在网络中传递消息来计算各节点的后验概率。
6. 变分推理：变分推理是一种优化方法，用于在贝叶斯模型中寻找最优的参数或结构。
7. 反应式编程：反应式编程是一种编程范式，用于处理贝叶斯网络中的动态信息传递。
贝叶斯推理框架的实现依赖于数学和算法方面的知识。
近年来，随着计算机科学和人工智能技术的发展，基于贝叶斯推理的算法和软件框架不断涌现。
例如，ReactiveMP.jl是一款基于Julia编程语言的贝叶斯推理工具包，它在概率模型的因子图表示中执行无调度、健壮和可扩展的基于消息传递的推理。
总之，贝叶斯推理框架是一种强大的不确定性推理方法，它在众多领域具有广泛的应用价值。
随着计算机技术和编程范式的不断发展，贝叶斯推理框架在未来将继续发挥重要作用，为各领域的问题解决提供有力支持。
基于贝叶斯分类器的口令破解技术研究
基于贝叶斯分类器的口令破解技术研究引言：口令破解已经成为目前网络安全中的一个重要研究领域，尤其在金融安全领域中，口令破解技术的研究更是亟待开展。
本文更加注重基于贝叶斯分类器的口令破解技术研究，从分类器的原理、分类器的训练和分类函数的构造等方面进行探究。
一、分类器的原理贝叶斯分类器的原理是基于概率论中的贝叶斯定理，而且贝叶斯分类器是一种生成模型，不仅可以实现分类还可以实现概率的估计。
其基本思想就是给定一个输入，利用贝叶斯定理计算出最接近这个输入的类。
具体的计算公式如下：P(Y|X) = P(X|Y)P(Y) / P(X)其中， P(Y|X) 表示给定输入 X ，输出类 Y 的后验概率，P(X|Y) 表示类 Y 给定输入 X 的概率， P(Y) 表示类 Y 的先验概率，P(X) 表示数据的边缘概率。
因为 P(X) 在每个类的概率计算中都一样，所以为了方便计算，我们可以将每个类的概率计算结果比较，从而选取最大的概率值作为最终的判断结果。
二、分类器的训练对于贝叶斯分类器来说，分类器的训练就是学习随着输入的改变，类别之间的概率分布和关系。
假如用样本集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)} 表示输入/输出数据的集合，其中的xi 是输入变量， yi 是输出变量。
为了在监督学习的条件下训练贝叶斯分类器，需要确定先验概率 P(y) 和类条件概率密度 P(xi|y)，根据贝叶斯公式，得到后验概率 P(y|xi)，则可以得到最终的预测结果y′=argmaxP(y|xi)。
在计算先验概率 P(y) 时，可以实用最大似然估计方法，即将训练集中标签为 y 的样本数量除以总样本数量。
在计算类条件概率密度 P(xi|y) 时，可以用高斯密度函数进行计算，即P(xi|y)=(1 / (2πs^2 ) ) exp(- (xi - μy )^2 / (2s^2 ) )其中，μy 表示给定样本标签 y 下输入 xi 的均值，s 为样本输入xi 的标准差。
密码技术的模型
密码技术的模型密码技术是信息安全领域的一种重要技术，用于保护信息的机密性、完整性和可用性。
密码技术的核心是加密和解密，即将明文转换为密文，以保护信息的机密性；再将密文转换回明文，以恢复信息的完整性和可用性。
以下是密码技术的模型：明文：明文是未加密的信息，包括文本、图像、声音、视频等。
密文：密文是经过加密后的信息，其形式与明文不同，难以被破解。
加密算法：加密算法是一组转换明文为密文的规则，以保证信息的机密性。
加密算法分为对称加密算法和非对称加密算法。
对称加密算法：使用相同的密钥对明文进行加密和解密，密钥的安全性要求很高。
常见的对称加密算法有AES、DES、3DES等。
非对称加密算法：使用公钥和私钥对明文进行加密和解密，公钥可以公开，而私钥必须保密。
常见的非对称加密算法有RSA、ECC等。
加密密钥：加密密钥是加密算法中用于加密和解密明文的数字。
对于对称加密算法，加密密钥与解密密钥相同；对于非对称加密算法，加密密钥与解密密钥不同。
明文摘要：明文摘要是一种对明文进行哈希运算的结果，用于验证明文的完整性和可用性。
常见的明文摘要算法有MD5、SHA-1、SHA-256等。
数字签名：数字签名是一种通过加密技术实现的身份验证和完整性校验机制，用于确保信息的的完整性和可用性。
数字签名使用私钥对明文摘要进行加密，接收方使用公钥解密数字签名，以验证发送方的身份和信息的完整性。
公钥基础设施（PKI）：公钥基础设施是一种管理数字证书的机制，包括证书颁发机构、证书撤销列表等。
PKI用于确保信息的安全性和可用性，包括数字签名、加密、解密等。
综上所述，密码技术的模型是一种基于加密算法和密钥的安全机制，用于保护信息的的机密性、完整性和可用性。
在实际应用中，密码技术常用于网络通信、电子支付、电子商务等领域，是信息安全领域的一种重要技术。
科学哲学视野下的贝叶斯方法
汇报人： 2024-01-03
目录
• 贝叶斯方法简介 • 科学哲学视野下的贝叶斯方法 • 贝叶斯方法的应用 • 贝叶斯方法的局限性和挑战 • 未来展望
01
贝叶斯方法简介
贝叶斯方法的起源和历史
起源
贝叶斯方法起源于18世纪英国学 者贝叶斯的作品《论机会》，最 初用于解决概率论和数理统计中 的问题。
发展
随着贝叶斯学派的兴起，贝叶斯 方法逐渐被应用于各个领域，包 括科学推理、决策理论、人工智 能等。
贝叶斯方法的定义和特点
定义
贝叶斯方法是一种基于概率的推理方 法，它通过更新先验概率来得出后验 概率，从而对未知事件进行推断。
特点
贝叶斯方法具有主观性、概率性、归 纳性等特点，强调个体主观概率在推 理中的作用，并通过对先验概率的更 新来反映证据的变化。
在贝叶斯推理中，先验概率的确定至关重要，因为它决定 了初始的信念状态。然而，先验概率往往基于主观判断， 如何确保其客观性和准确性是一个难题。
解决方案： 尽管没有完美的解决方案，但研究者提出了一 些方法来处理先验概率的主观性，如使用群体智慧、专家 咨询或历史数据等。
贝叶斯更新中的不确定性问题
贝叶斯更新过程中存在不确定性 问题
贝叶斯方法与概率逻辑概述
• 概率逻辑是处理不确定性和概率的逻辑系统。贝叶斯方法 是概率逻辑的一个重要分支，为处理概率和不确定性提供 了系统的框架和方法。
贝叶斯方法在概率逻辑中的应用
在人工智能、决策理论等领域，贝叶 斯方法常用于建立概率模型和进行不 确定性推理。
通过贝叶斯概率逻辑，可以处理不确 定性和概率，为决策和预测提供更准 确的依据。
在机器学习中，贝叶斯方法常用于分类、回归和聚类 等问题，如朴素贝叶斯分类器和隐马尔可夫模型等。
密码技术模型
密码技术模型
密码技术模型是一种用于描述密码技术的概念性、理论模型，通常包括密码学的基本要素、假设、算法和安全性分析等方面。
以下是几种常见的密码技术模型：
1. 传统密码模型（Classical Cryptography Model）：传统密码
模型主要用于描述古典密码技术，如凯撒密码和仿射密码等。
它通常包括明文空间、密文空间、密钥空间、加密算法和解密算法等。
2. 非对称密码模型（Asymmetric Cryptography Model）：非对
称密码模型是一种基于两个互相关联、但具有不同的密钥的密码模型，也称为公钥密码模型。
它通常包括公钥空间、私钥空间、加密算法和解密算法等。
3. 对称密码模型（Symmetric Cryptography Model）：对称密
码模型是一种基于相同密钥进行加密和解密的密码模型。
它通常包括密钥空间、加密算法和解密算法等。
4. 散列函数模型（Hash Function Model）：散列函数模型用于
描述散列函数的基本特性和安全性要求。
它包括散列函数的输入空间、输出空间、安全性要求和安全性分析等。
5. 消息认证码模型（Message Authentication Code Model）：消息认证码模型用于描述消息认证码的基本特性和安全性。
它通常包括消息认证码的输入空间、输出空间、密钥空间、安全性要求和安全性分析等。
需要注意的是，以上只是几种常见的密码技术模型，实际上还有其他的密码技术模型，如基于标签的密码模型、公钥基础设施模型等，每种模型都有其特定的应用领域和技术要求。
密码的加密与解密的数学模型
m2 mod n = (m×m) mod n = (m mod n ) 2 mod n m4 mod n = (m2 mod n ) 2 mod n m8 mod n = ( (m2 mod n )2 mod n )2 mod n m25 mod n = (m × m8 × m16) mod n
双密钥系统的程序是这样的 收方先告诉发方如何把情报制成密码（敌人也听到） 发方依法发出情报的密文（敌人也可能收到密文） 收方将密码还原成原文（敌人却解不开密文）
公钥密码系统的加密原理
• 每个通信实体有一对密钥（公钥，私钥）。公钥公开，用 于加密，私钥保密，用作解密
• A向B 发送消息，用B的公钥加密 • B收到密文后，用自己的私钥解密
HILL密码
Hill2密码中所用的数学手段是矩阵运算。 加密过程： 1）将英文的26个字母与0到25之间的整数建立一一对应 关系，称为字母的表值，然后根据明文字母的表值，将 明文信息用数字表示。设明文信息只用26个大写字母表 示，通讯双方给出这26个字母的表值如下：
ABCDE F GHI J KL M ０ １ 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
CAESAR 密码 ： c=( m+ 3) Mod 26
仿射变换密码
上面移位置换密码的一个简单变种就是仿射变换密码， 其数学表示为
c ap b(mod m) 其中自然数 a必需与模 m互素
在上面例子移位置换密码下，明文中相邻的字母对应的 密文字母也是相邻的，如A和B对应的密文字母分别为D和E,
密码的加密与解密的 数学模型
密码学的基本概念
• 密码学基本模型
Key 加密密匙
发 送
贝叶斯网络在复杂系统分析中的应用研究
贝叶斯网络在复杂系统分析中的应用研究随着现代科技的不断发展，许多科学问题都变得越来越复杂。
这些问题中，许多涉及到各种系统，这些系统通常由多个相互关联的变量组成。
这些复杂系统因其不确定性和非线性性质而显得尤为复杂。
如何对这些系统进行准确的建模和分析成为了科学研究的一个难点。
在这个问题中，贝叶斯网络的应用已经成为了一种主流的方法，能够帮助研究人员更好地理解这些复杂系统的运作。
贝叶斯网络是一种图形模型，由一组节点和有向的边组成。
在这个模型中，每个节点都代表一个变量，而边表示变量之间的依赖关系。
通过这些依赖关系，可以推断出整个系统的状态及其未来的变化。
贝叶斯网络在分析概率关系中的应用非常广泛，其中包括医学诊断、风险分析、金融建模等领域。
在复杂系统研究中，贝叶斯网络的应用越来越普遍，因为它可以使用统计分析方法来推断变量之间的依赖关系，并利用这些关系来分析系统的行为。
例如，在生态系统的研究中，许多自然变量（如湿度、温度、光照等）相互影响。
用贝叶斯网络模型可以描述它们之间复杂的关系。
由于未知因素的存在，需要使用概率方法来处理这个模型。
研究人员通过对数据进行分析，构建网络的拓扑结构，解决模型在过度适应时的问题。
贝叶斯网络还可以用于复杂系统的监测和控制。
例如，在智能交通系统中，车辆之间的交互和交通流量之间的关系可以用贝叶斯网络来描述。
研究人员可以根据交通状态及时更新网络的拓扑结构，分析交通瓶颈和拥堵情况，进而规划最佳的路线。
贝叶斯网络模型还可以用于监测工业过程，通过监测仪器产生的数据，确定哪些因素对系统的变化有关，并进行调整。
在社会科学领域，贝叶斯网络也有广泛的应用。
例如，在选举中，研究人员可以使用贝叶斯网络来预测选民行为。
通过确定选民与各种因素之间的关系，可以预测选民的投票决策，进而对候选人采取更好的策略。
贝叶斯网络同样也可以用于犯罪预防，通过分析犯罪的相关数据，可以构建一个犯罪模型，预测哪些地区或个人更容易成为受害者或罪犯。
贝叶斯因子与模型选择的方法研究
贝叶斯因子与模型选择的方法研究在统计学中，模型选择是一个重要的问题，它关乎着科学研究的可靠性与精确性。
为了解决这一问题，贝叶斯因子成为了一种常用的方法。
本文将从基本概念入手，深入探讨贝叶斯因子的定义、应用以及相关的模型选择方法。
首先，我们来了解贝叶斯因子的基本概念。
贝叶斯因子是一种用于选择模型的统计量，它可以用来比较两个或多个模型的相对拟合优度。
简而言之，贝叶斯因子衡量了数据对某个模型的支持程度。
贝叶斯因子的计算公式如下：B = P(D|M) / P(D)其中，B代表贝叶斯因子，P(D|M)表示在给定模型M的条件下，观察到数据D 的概率，P(D)表示在所有可能模型下观察到数据D的概率。
接下来，我们讨论一下贝叶斯因子在模型选择中的应用。
在实际科学研究中，常常有多个模型可以用来解释同一组数据。
为了选择最合适的模型，我们可以计算每个模型的贝叶斯因子，并进行比较。
一般而言，当某个模型的贝叶斯因子大于1时，该模型对数据的拟合要优于基准模型；当贝叶斯因子接近于1时，表示模型对数据的拟合程度类似；当贝叶斯因子小于1时，表示该模型对数据的拟合较差。
通过比较贝叶斯因子，我们可以确定最有可能的模型，进而进行科学推断。
然而，贝叶斯因子并非唯一的模型选择方法。
在实际应用中，为了考虑模型中参数数目的不同，我们常常采用Bayesian Information Criterion (BIC) 和Akaike Information Criterion (AIC)等方法。
BIC是贝叶斯因子的一种特殊情况，它在模型选择中引入了对参数数目的惩罚项，因此可以有效防止过拟合。
BIC的计算公式如下：BIC = -2ln(L) + kln(n)其中，L表示模型的似然函数，k表示模型参数的个数，n表示样本容量。
BIC越小，说明模型对数据拟合得越好，同时惩罚了模型参数数目过多导致的过拟合问题。
而AIC的计算公式与BIC类似，但惩罚项为2k。
除了BIC和AIC，还有一些其他的模型选择方法，如Cross-Validation (CV)等。
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密码与贝叶斯模型
罗岚博士后
宽带网数字媒体技术实验室
1
目录
分组密码,流密码,HASH 的融合
密码与贝叶斯模型
结论和展望
2
密码融合.子目录
分组密码
流密码
HASH
融合
3
密码融合.分组密码
DES &AES, Fesitel PK SP
NESSIE, AES &Camellia
即将进行的2012征集, AES 的一个
使用周期,下一个分组密码?
4
密码融合.分组密码
DES &AES, Fesitel PK SP
DES 密钥规模:56比特,64比特分组,16圈平衡Feistel
AES 密钥规模:128,192,256比特,相同规模分组,10,12,14圈SP
Feistel=SP + Memory + Twist 1970, Lucifer , Published by IBM
SP = Circles ×Round Founction(Feistel–Tweak –Function)
1996, Shark, published by Vincent Rijmen, Joan Daemen, Bart
Preneel, Antoon Bosselaers, Erik De Win
明到密必须是一一映射,这是流和HASH没有强行要求的
5
密码融合.分组密码
NESSIE, AES &Camellia
欧洲的分组密码: IDEA, TEA, BEAR and LION , NUSH
亚洲的分组密码: Camellia, SEED, KASUMI , MISTY1
NESSIE 的获胜算法不是唯一的
6
密码融合.分组密码
即将进行的2012征集, AES 的一个
使用周期,下一个分组密码?
More engineering considerations for the SHA-3 hash function
“Table lookup: A huge security problem”◮Expect second AES
competition in 2012 !-------cr.yp.to/talks/2009.02.28-2/slides.pdf
7
密码融合.流密码
NESSIE征集里的流密码缺失
eSTREAM的成功
专用网络使密码家族不能缺少流密
码----虽然一些预先研究的小范围使
用分组密码代替……
8
密码融合.流密码
NESSIE征集里的流密码缺失
NESSIE 最终没有征集到流密码
无线网络通信里的蓝牙是公众熟悉的流密码
流密码由于长期在专用网络使用,是属于分析者的密码
9
密码融合.流密码
eSTREAM的成功
ECRYPT II 活动的一部分,合同号为ICT-2007-216676. 2008年结束.
选出软件算法: HC-128, Rabbit, Salsa20/12, Sosemanuk
选出硬件算法: Grain v1, MICKEY v2, Trivium
是国际上第一次成功公开的流密码活动
10
密码融合.流密码
专用网络使密码家族不能缺少流密
码----虽然一些预先研究的小范围使
用分组密码代替……
速度与安全,比如深空通信网,互联网底层数据,其他大数据量专用网络
流密码的设计与分组密码融合----黑盒和白盒的矛盾
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密码融合.HASH
MD系列遭遇分析
SHA3 竞争正在14 进5
很多的SHA3 参选算法已列出流密
码使用模式
12
密码融合.HASH
MD系列遭遇分析
发现了不同的自变量在进行单向函数运算后得到了相同的值
只要协议设计得合理可以回避这个矛盾,不影响正常使用
对MD系列要求完美导致了新一轮的HASH 公开征集
13
密码融合.HASH
SHA3 竞争正在14 进5
2008年10月有64个算法正式向SHA3提交了方案
2009年7月已选出了14个算法进入第二轮
期望在2010 年选出最后入围的5 个算法
与分组密码,流密码融合
加入人工智能因素使得这次SHA3 算法应用拓宽
14
密码融合.HASH
很多的SHA3 参选算法已列出流密
码使用模式
NESSIE 征集里可以看到SHA-1变形的分组设计SHACAL, 分组密码
算法的运算都要求是可逆运算……
SHA3 第二轮的Blake是流密码变形的设计,分组密码变形的设计:Skein, SHAvite, JH, Grøstl, Fugue, ECHO
SHA3 第二轮的一些算法已列出了流密码使用模式: Skein, Keccak,
Shabal, Luffa, SIMD
15
密码融合.融合
分组密码之流密码,单向模式
HASH与流密码融合
流密码作为分组和单向= 单向变换
改变成双向变换,由原理引出的软件
和硬件的相互改变
16
密码融合.融合
分组密码之流密码,单向模式
分组密码之流密码运算模式: CFB, OFB
分组密码之单向模式: CBC, CMAC, CCM, GCM
所谓融合就是分组密码可以用作流密码,单向函数
17
密码融合.融合
HASH与流密码融合
SHA3 第二轮的一些算法已列出了流密码使用模式: Skein, Keccak,
Shabal, 特别是分组密码变形的Skein体现了三种类型的融合
流密码变形的SHA3第二轮算法Blake
18
密码融合.融合
流密码作为分组和单向= 单向变换
改变成双向变换,由原理引出的软件
和硬件的相互改变
不仅仅是算法设计细致的变形,还有软件和硬件细致的区分,加入人工智
能因素可以把这些条件全部实现,因此,使用贝叶斯模型
19
密码与贝叶斯..子目录
密码与贝叶斯
贝叶斯
密码与贝叶斯
交叉应用研究
20
密码与贝叶斯..贝叶斯
密码与贝叶斯
贝叶斯: Naïve 导致因果网
贝叶斯: 条件独立导致信念网
贝叶斯: 非参数导致变形网
-------本质上是应用网,而且随意应用产生合理理论体系
21
密码与贝叶斯
密码与贝叶斯..贝叶斯
贝叶斯: Naïve 导致因果网 因果网是最具体的一类贝叶斯
T1 是这个颜色
D 是这个颜色T2是密码重量Application Layer Transport layer Network layer
Data link layer Physical layer
RSA, ECC
Block Cipher
Stream Cipher P
r
o
t
o
c
o
l
Wireless Networks
RFID
22
密码与贝叶斯..贝叶斯
密码与贝叶斯
贝叶斯: 条件独立导致信念网
社会网络常见的是民族,语言,文化
经济网络里的信贷,信用
技术领域里的学科产生和消失
23
密码与贝叶斯..贝叶斯
密码与贝叶斯
贝叶斯: 非参数导致变形应用网络
复杂网络是非参数的一种模式
复杂网络可以是社会网络,可以是技术网络,还可以是时间网络
非参数贝叶斯同样可以在技术网络的层面与密码进行交叉研究
24
25
密码与贝叶斯密码与贝叶斯..密码与贝叶斯密码与贝叶斯.0.0
密码融合是与贝叶斯交叉的条件 Naïve 导致应用
条件独立导致国际竞争里的传承 非参数导致密码的人工智能变形
仅仅把密码重量作为结论
26
密码与贝叶斯密码与贝叶斯..密码与贝叶斯密码与贝叶斯.1.1
密码与Naïve 贝叶斯
密码算法+密码协议. 一维
使用环境:各种网络. 二维 密码重量. 三维是结论
27
密码与贝叶斯密码与贝叶斯..密码与贝叶斯密码与贝叶斯.2.2
密码与条件独立贝叶斯
密码的传承,根密码.一维
不同类型密码的变形. 二维 密码重量. 三维是结论
28
密码与贝叶斯密码与贝叶斯..密码与贝叶斯密码与贝叶斯.3.3
密码与非参数贝叶斯
密钥规模与密钥变形.DES,AES,SHA3
主结构变形SP & Feistel 密码重量
结论和展望
结论
展望
29
30
结论和展望
结论
再次证明网络再次证明网络,,密码密码,,人工智能是同一群人的工作 在技术层面网络可以涵盖 在人文在人文,,金融方面密码可以涵盖
在应用层面人工智能可以涵盖
结论和展望
展望
网络,密码,人工智能的融合
融合导致结构变形
量子通信可能引入纳米节点
31
结论和展望
获得期望的目标
感谢许春香教授, 感谢戴琼海教授,方嵘老师和实验室
Email: lanneverlose@
32。