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密码学创造了具有隐藏意义的信息；密码分析是破解这些加密信息以恢复其意义的科学。许多人用密码学一词来代替密码学；然而，重要的是要记住，密码学包括了密码学和密码分析。

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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|HOW TO USE A VOTING SCHEME

While we have not followed this convention, it is sometimes convenient to distinguish between a scheme and a protocol in the following sense: The former is essentially a collection of (interactive) algorithms, perhaps with a few sets attached, while the latter is a collection of interactive algorithms attached to roles, along with a description of user sets and infrastructures the protocol relies on, such as networks and public key infrastructures, again perhaps with a few sets attached. For the former, the adversary is allowed to reveal key material, while for the latter the adversary corrupts players.

The objects we have studied so far in this book would all be cryptographic schemes under this classification. But when relevant there is mostly a trivial and obvious cryptographic protocol built on top of a public key infrastructure and some suitable network. It is also mostly obvious how the security properties of the cryptographic scheme imply security for the application. We have studied schemes instead of protocols because schemes are easier to analyse.
For voting schemes, it is far less obvious how to build a protocol, and in fact a single voting scheme can be used in different ways to achieve different election security goals. This section gives a brief overview of how we can build and analyse cryptographic voting protocols. We note that a proper discussion of these topics is no longer pure cryptography, but a multi-disciplinary study involving psychology, human-computer-interaction, game theory and other fields. This is beyond the scope of this book.

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|A Cryptographic Protocol

Design Figure 14.2 describes one possible way to use a cryptographic voting scheme to achieve useful election security properties. The election proceeds in three phases: setup, casting and counting.

During the setup phase, the setup algorithm is run by a trusted party, which distributes the ballot casting key to every player and one counting key share to each counter. This is not shown in the figure.

Remark. We do not want a trusted party to run the setup algorithm. Since this process happens before the election, it is usually not very time critical. Standard multiparty computation will usually be sufficient to distribute setup. Faster and more convenient methods are often available.

In the casting phase, the voters input their ballots to their ballot casting devices, which run the casting algorithm with appropriate associated data. The output and the associated data is given to the voter and the ballot box. The voters accept their ballots as cast when they receive the device output.
The ballot box serves as storage and conduit for encrypted ballots and their corresponding associated data and ballot proofs. When the counting phase starts, the ballot box selects the encrypted ballots to be counted and sends them to the first shuffle server. The ballot box will follow some for now unspecified rule to select the ballots, but in particular it will never select an encrypted ballot with a ballot argument that does not verify, nor will the ballot box select two ballots with identical associated data.

The shuffle servers simply apply the shuffle algorithm to the encrypted ballots they receive, passing the output encrypted ballots to the next shuffle server. The final shuffle server sends the output to the counters.

The counters run the counting algorithm on their counting key share and the encrypted ballots they receive, sending result shares to the auditor. The auditor runs the result reconstruction algorithm and announces the result.
In order to ensure that the encrypted ballots have been properly processed, the ballot box and the shuffle servers all send their inputs and outputs to all the counters, who individually verify this information before running the counting algorithm with their counting key shares. The counters include this information in the associated data they use. The auditor also receives and verifies this information, before running the reconstruction algorithm and making the result public.

密码学代写

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|HOW TO USE A VOTING SCHEME

虽然我们没有遵循这个约定，但有时在以下意义上区分方案和协议是很方便的：前者本质上是（交互式）算法的集合，可能附有一些集合，而后者是一个集合附加到角色的交互式算法的描述，以及协议所依赖的用户集和基础设施的描述，例如网络和公钥基础设施，可能还会附加一些集合。对于前者，对手可以泄露密钥材料，而对于后者，对手可以腐蚀玩家。

到目前为止，我们在本书中所研究的对象都是该分类下的密码方案。但是当相关时，主要是在公钥基础设施和一些合适的网络之上构建了一个简单而明显的加密协议。密码方案的安全属性如何暗示应用程序的安全性也是显而易见的。我们研究的是方案而不是协议，因为方案更容易分析。
对于投票方案，如何构建协议远不那么明显，事实上，一个单一的投票方案可以以不同的方式使用，以实现不同的选举安全目标。本节简要概述了我们如何构建和分析加密投票协议。我们注意到，对这些主题的适当讨论不再是单纯的密码学，而是涉及心理学、人机交互、博弈论等领域的多学科研究。这超出了本书的范围。

数学代写|密码学作业代写Cryptography代考|A Cryptographic Protocol

设计 图 14.2 描述了一种使用加密投票方案来实现有用的选举安全属性的可能方法。选举分三个阶段进行：设置、投票和计票。

在设置阶段，设置算法由可信方运行，它将投票密钥分发给每个玩家，并将一个计数密钥共享给每个计数器。这在图中没有显示。

评论。我们不希望受信任方运行设置算法。由于此过程发生在选举之前，因此时间通常不是很紧迫。标准的多方计算通常足以分发设置。通常可以使用更快、更方便的方法。

在投票阶段，选民将他们的选票输入他们的选票设备，该设备使用适当的相关数据运行投票算法。输出和相关数据被提供给选民和投票箱。选民在收到设备输出时接受他们的选票。
投票箱用作加密选票及其相应的相关数据和选票证明的存储和管道。计票阶段开始时，选票箱选出待计票的加密选票，发送给第一台洗牌服务器。投票箱将遵循一些目前未指定的规则来选择选票，但特别是它永远不会选择带有未验证的选票参数的加密选票，也不会选择具有相同关联数据的两张选票。

洗牌服务器简单地将洗牌算法应用于它们收到的加密选票，将输出的加密选票传递给下一个洗牌服务器。最终洗牌服务器将输出发送到计数器。

计票人对其计票密钥份额和收到的加密选票运行计票算法，将结果份额发送给审计员。审核员运行结果重构算法并公布结果。
为了确保加密选票得到正确处理，投票箱和洗牌服务器都将它们的输入和输出发送到所有计数器，这些计数器在使用它们的计票密钥共享运行计票算法之前分别验证此信息。计数器将此信息包含在它们使用的关联数据中。在运行重建算法并公开结果之前，审计员还会接收并验证此信息。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。