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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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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- 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 & Cryptanalysis代考|Next Level for Floating-Point Arithmetic
Continuing our journey with complex cryptosystems, floating-point representation represents the hot point of the encryption/decryption mechanisms, by finding the proper way to approximate a real number in such way as to support a compromise between range and precision.
As stated, the floating term represents that a number’s decimal point can float. In conclusion, it can be set anywhere within the important digits of the number. To be more specific, when we focus on complex cryptographic cryptosystems, such as homomorphic encryption, a floating-point number $a$ can be represented as four integers, so in
$$
a=\pm d \cdot n^{f-j}
$$
$n$ is the base, $f$ is the exponent, $j$ is the precision, and $d$ is the important or significand. The importance or significand $d$ has to satisfy the following relation:
$$
0 \leq d \leq n^{f}-1
$$
Beginning with.NET Framework 4.0, there is a huge set of routines for floating-point manipulation [8]. Starting with C# 8.0, these basic functions are used for working and achieving tasks based on simple mathematical computations that are related to floating point numbers, necessary for common programming and as well for cryptography (low and simple concepts). For advanced cryptography algorithms, the function’s capabilities and requirements for big floating-point numbers are quite limited and they don’t provide the proper equipment for a cryptographer.
Below we will examine the IEEE standardization and implementation functions for dealing with floating points. The application is a little more complex compared with the ones already presented above. This being said, the structure of the applications contains three classes: IEEEStandardization.cs (see Listing 4-3), FloatingPoint.cs (see Listing 4-4), and Program.cs (see Listing 4-5). The following application is developed with respect for IEEE standardization and shows how main operations can be implemented with less effort.
数学代写|密码学作业代写Cryptography & Cryptanalysis代考|Secure Coding Guidelines
When software applications have vulnerabilities, it means high costs for the application maker. Some organizations pay more than $\$ 500,000$ per security incident. The efforts used for the elimination of vulnerabilities in a software application should focus on secure coding, avoiding deploying any vulnerabilities in the production phase.
Writing secure source code is a difficult task. It is very important to understand the implications of the code that is being written and to have a checklist of things that need to be checked. The checklist will help the developers pursue a fast verification of their code for well-known security problems. Usually, the verification is done by a security team and not by software developers or engineers. A software developer cannot be objective with their own code.
The idea of a checklist should start from the following idea: verifying the source code that will process data outside of its domain and take into consideration the user input, the network communication, the process of the binary files, receiving output from database management systems or servers, and so on.
When we work with a software application (doesn’t matter whether the application is a desktop, web, or mobile one), the idea that the application is secure because it was developed by a well-known company is just a myth. Don’t trust this notion. Companies that rely on this idea end up spending a huge amount of the budget on security incidents, maintenance, consultancy, and audit sessions.
There are two environments in which a software application works, and its behavior is different in each environment. The software application that is in the analysis and development process within a company represents its circle of trust (at least, most companies think in this way and they enjoy considering their infrastructure very resistant to security attacks). The behavior of the software application in that circle of trust represents the most critical environment in which an application can be developed and tested. No developer, IT security officer, or software analyst will hack his own code.
密码学代写
数学代写|密码学作业代写Cryptography & Cryptanalysis代考|Next Level for Floating-Point Arithmetic
继续我们的复杂密码系统之旅，浮点表示代表了加密/解密机制的热点，通过找到近似实数的正确方法，以支持范围和精度之间的折衷。
如前所述，浮动项表示数字的小数点可以浮动。总之，它可以设置在号码的重要数字内的任何位置。更具体地说，当我们关注复杂的密码 系统时，例如同态加密，浮点数 $a$ 可以表示为四个整数，所以在
$$
a=\pm d \cdot n^{f-j}
$$
$n$ 是基础， $f$ 是指数， $j$ 是精度，并且 $d$ 是重要的或有效的。重要性或有效数字 $d$ 必须满足以下关系:
$$
0 \leq d \leq n^{f}-1
$$
从 .NET Framework $4.0$ 开始，有大量用于浮点操作的例程 [8]。从 C# $8.0$ 开始，这些基本函数用于基于与浮点数相关的简单数学计算来 工作和完成任务，这是常见编程和密码学 (低级和简单概念) 所必需的。对于高级密码算法，该函数对大浮点数的功能和要求非常有限， 并且它们没有为密码学家提供适当的设备。
下面我们将研究处理浮点数的 IEEE 标准化和实现函数。与上面已经介绍的应用程序相比，该应用程序要复杂一些。话虽如此，应用程序 的结构包含三个类：IEEEStandardization.cs（见清单 4-3）、FloatingPoint.cs（见清单 4-4）和 Program.cs (见清单 4-5）。以下应用程 序是针对 IEEE 标准化开发的，并展示了如何以更少的努力实现主要操作。
数学代写|密码学作业代写Cryptography & Cryptanalysis代考|Secure Coding Guidelines
当软件应用程序存在漏洞时，这对应用程序制造商来说意味着高昂的成本。一些组织支付的费用超过$500,000每个安全事件。用于消除软件应用程序漏洞的工作应侧重于安全编码，避免在生产阶段部署任何漏洞。
编写安全的源代码是一项艰巨的任务。了解正在编写的代码的含义并列出需要检查的事项非常重要。该清单将帮助开发人员快速验证其代码以解决众所周知的安全问题。通常，验证由安全团队完成，而不是由软件开发人员或工程师完成。软件开发人员不能对自己的代码保持客观。
清单的想法应该从以下想法开始：验证将处理其域外数据的源代码，并考虑用户输入、网络通信、二进制文件的处理、接收来自数据库管理系统的输出或服务器等。
当我们使用软件应用程序时（无论该应用程序是桌面、Web 还是移动应用程序），应用程序是安全的，因为它是由一家知名公司开发的这种想法只是一个神话。不要相信这个概念。依赖这个想法的公司最终会在安全事件、维护、咨询和审计会议上花费大量预算。
软件应用程序有两种工作环境，其行为在每个环境中都不同。公司内处于分析和开发过程中的软件应用程序代表了它的信任圈（至少，大多数公司都是这样认为的，并且他们喜欢认为他们的基础设施非常能抵抗安全攻击）。该信任圈中软件应用程序的行为代表了可以开发和测试应用程序的最关键环境。没有开发人员、IT 安全官或软件分析师会破解自己的代码。
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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。
| R语言代写 | 问卷设计与分析代写 |
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