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秘密分享的动机是源於金钥安全管理，发展出来的密码技术。在加密系统中，主金钥是系统安全的关键，主金钥存放於一处，可能由於设备遭到损毁等因素，而导致无法读取主金钥的危险，或因为主金钥复制多份而降低系统安全性。为解决以上问题而发展出来的秘密分享技术，其概念为：将机密分割为多等份，其中”足够多”之部份即可以回复原始机密。秘密分享的技术扩展到很多领域与实务系统，如影像、语音等领域，是理论与实务结合的技术。本文将介绍秘密分享之基本方法，包含Shamir秘密分享方法、Blakkey秘密分享方法、Karnin-Greene-Hellman秘密分享方法、与Asmuth-Bloom秘密分享方法，并介绍秘密分享方法的应用，由於应用层面领域非常广，仅浅显介绍广义秘密分享、多个秘密分享、视觉秘密分享、与听觉秘密分享。 秘密分享技术 秘密分享一般的模式为门槛方法，一般用(m,n)-门槛方法表示，其中n > m，在这个方法中，将主金钥分成n 个次金钥，分别储存於n 个参与者保存，当次金钥超过m 个数目时，可以回复主金钥，而次金钥少於m 个时，没有足够讯息，无法推导得主金钥。在运用上可以有不同的选择，依照系统的安全需求，调整门槛值m与次金钥值。如果这个方法在次金钥少於m 个时，对於推导主金钥是没有帮助，则这一个方法的安全性是完美的。 秘密分享的方法有很多，应用的范围也很广，一般基本方法有四种：(1) Shamir方法、(2)Blakley方法、(3)Karnin-Greene-Hellman方法与(4)Asmuth-Bloom方法。 参考文献[1] Brace Schneier, “ Applied Cryptoghy 2nd,” John Wiley & Sons, Inc, 1996.[2] G.J. Simmons, “Contemporary Cryptology – The Science of Information Integrity,” IEEE Press, 1992.[3] G. R. Blakley, “Safeguarding Cryptographic Keys,” AFIPS Conference Processing, 1979.[4] L. Harn, “Generalized Secret Sharing Scheme with Perfect Secrecy.”[5] “资讯安全通讯”, 中华民国资讯安全学会，第五卷第四期，Sep 1999.[6] 赖溪松等三位，”近代密码学及其应用”，松岗电脑图书，1995。
在某些情况下，我们在沟通时，并不想让这个资讯让他人截获。比如男女主人公约会时，会说老地方见(除了他们俩，鬼知道老地方是哪里)；两个山寨头子第一次见面时，先对一下暗号，“天王盖地虎，宝塔镇河妖”等等。
于是自然而然就有了密码学最开始的状态。
两千年前，古罗马名将恺撒为了防止敌方截获情报，将罗马字母建立一张对应表，这样如果不知道密码本，即使截获一段信息也看不懂。 这种编码方式史称“恺撒密码”。
如对应表如下：
使用时，加密者查找明文字母表中需要加密的消息中的每一个字母所在位置，并且写下密文字母表中对应的字母。需要解密的人则根据事先已知的密钥反过来操作，得到原来的明文。例如：
但是这种简单的对照表，只要多截获一些一些情报，就可以破解出来。比如B字母出现的概率为4.5%，那么概率在其上下浮动的密文字母就很有可能指向B。
所以电视剧里面那些，根据一组数字，这些数字对应圣经/康熙字典的页码和位置的加密方式，是很容易通过统计学的方法破译出来的。
好的密码必须要做到，根据已知明文和密文的对应推断不出新的密文内容。即无法用统计的方式找到明文和密文之间的转换规律。
从数学的角度讲，加密的过程可以看做是一个函数的运算，解密的过程是反函数的运算。明码是自变量，密码是函数值。好的密码就是不应该通过一组自变量和函数值就能推导出函数。
密码的最高境界是，地方在截获密文后，对我方所知没有任何增加，用信息论的专业术语讲，就是信息量没有增加。
现代密码学基于信息论的理论基础，不只关注信息保密问题，还同时涉及信息完整性验证（消息验证码）、信息发布的不可抵赖性（数字签名）、以及在分布式计算中产生的来源于内部和外部的攻击的所有信息安全问题。
密码学主要有三个分支：哈希密码，对称密码，非对称密码。
又称对称秘钥算法，私钥加密，共享秘钥加密。 这类算法在加密和解密时使用相同的密钥，或是使用两个可以简单地相互推算的密钥。事实上，这组密钥成为在两个或多个成员间的共同秘密，以便维持专属的通信联系。
常用的对称加密算法有：DES、3DES、 AES 、Blowfish、IDEA、RC5、RC6
注：对称加密也分为很多的门派，有兴趣的同学可以看这篇 博客
所以在远距离传输消息时，秘钥该如何交换呢？没有秘钥怎么加密？不加密怎么安全的传输秘钥？这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。
那么该怎么解决这个难题呢？
在此之前，我们要先了解一下什么是单向函数。
单向函数wiki百科：对于每一个输入，函数值都容易计算（多项式时间），但是给出一个随机输入的函数值，算出原始输入却比较困难（无法在多项式时间内使用确定性图灵机计算）。 单向函数是否存在仍然是计算机科学中的一个开放性问题。
我们先假定，A色值混合B色值，可以得到C色值，但是只知道A和C，无法推导出B的色值，即这是一个单向函数。
1.甲、乙两个人约定一个公开的色值A 2.甲混合A、B色值，得到X，传给乙；乙混合A、C色值，得到Y，传给甲 3.这是甲得到Y，混合B得到Z；乙获得X，混合C同样可以获得Z。
这是一个比较简单的数学问题，即 : A + B = X; A + C = Y; 则： X + C = Y + B = A + B + C = Z;
而第三者可以获取的信息是 A、X、Y，根据单向函数的定义，无法反推出Z
视频地址
这就是迪菲赫尔曼秘钥交换的原理所在，在数学上找到单向函数是主要突破点。
目前主流的方法，是使用离散对数作为单向函数。
离散对数：基于同余和原根的对数运算
离散对数至今没有比较好的办法去解决，使用穷举法的话，复杂度为 ,n这里是群的大小的二进制表示的长度，也可以理解为key的二进制长度。如果用1024位的key,这个复杂度在目前的计算速度下基本可视作无法解决。 (天河二号运算速度3.39亿亿次/s)
所以我们会把离散对数问题认为是一个“很难”的问题，即它是一个单向函数。
迪菲赫尔曼秘钥交换通过单向函数的特性，给出了一种秘钥交换解决方案。
但是另一个问题又浮出水面了。如果我们全部使用对称加密的方式，那跟n个人聊天，就要保存n-1个秘钥，进行n-1次秘钥交换；而且一旦对方被突破，双方就都没有什么信息安全可言了。
非对称加密应运而生。具体请看我的下一篇博客。
中国地质大学有，信息安全系的
发表经济类的论文，最好选择经济相关的期刊杂志来发表。因为职称条件中对论文的要求是“发表相关专业论文多少篇”。所以选择经济类的杂志就比较好些。对于期刊的选择，首先要在国家新闻出版总署能够查询到。这是确保刊物正规的方法。其次最好能在中国知网或万方数据库收录的期刊。现在很多地区都有对这一项的审核了。投稿可以直投杂志社，也可以通过中介机构。杂志社投稿，有的费用比中介低，有的比中介还高。单杂志社直接投稿一般审核较慢，好一点的杂志需要几个月的审稿时间。通过中介，最大的好处就是能现在咨询可以安排几月份，费用大概情况等。杂志出刊，邮递等都可以有人负责。杂志社一般是不会接受咨询的。他们实在很忙。所以常常出现文章被漏了。或者审核被拖很长时间不答复。——山东期刊采编中心（百度我们？十几位在职编辑，正规注册单位）
你可以去中国月期刊网 看看
可以拜托在大学里的人，他们可以用中国知网，里面无数论文
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我觉得肯定有。
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SCI期刊的分值，指的是SCI期刊的影响因子。高分至少5分以上。
一般SCI期刊的分值有一下几点说法：
第一、现在所说的影响因子(Impact Factor)是指期刊近两年来的平均被引率，也就是说期刊前两年发表的论文在评价当年被引用的平均次数，直接代表了期刊的影响力和水平。
第二、影响因子越大,说明期刊的影响越大,期刊的质量和水平越高。影响因子高的期刊往往是载有高质量论文的核心期刊,或者国际性强的期刊。然而不同学科之间的SCI期刊很难进行比较和评价的。
由于中国科学院文献情报中心将JCR(《期刊引用报告》)公布的期刊分为13大类，在每一类期刊中根据期刊的影响因子及被引频率等指标分成四个区，期刊档次由高到低排列，其中第一区期刊加上第二区少量期刊，被界定为顶级刊物。
发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。1区的分值也有比较低的，比如影响放射领域顶级期刊Radiology，影响因子只有5.726 。所以不能光看影响因子才评定这个期刊的影响力，我们还要借鉴下SCI期刊分区，我们可以通过MedSci工具来查看期刊的影响因子等等。
第三、某个参评期刊杂志被SCI检索系统收录，那么这个期刊就是SCI期刊，所谓分值(影响因子)不是指论文的影响因子，是期刊的影响因子，是根据这个期刊以往的发表文献被其它文章参考引用的次等及等级等多方面因素综合算出来的一个分数值。
第四、SCI是汤姆森公司评选的，高分指至少5分以上。
影响因子（Impact Factor，IF）是汤森路透（Thomson Reuters）出品的期刊引证报告（Journal Citation Reports，JCR）中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。
影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。
意义
影响因子并非一个最客观的评价期刊影响力的标准。一般来说影响因子高，期刊的影响力就越大。对于一些综合类，或者大项的研究领域来说，因为研究的领域广所以引用率也比较高。比如，生物，和化学类的期刊，这类期刊一般情况下就比较容易有较高的影响力。
影响因子虽然可在一定程度上表征其学术质量的优劣，但影响因子与学术质量间并非呈线性正比关系，比如不能说影响因子为5.0的期刊一定优于影响因子为2.0的期刊，影响因子不具有这种对学术质量进行精确定量评价的功能。
国内部分科研机构，在进行科研绩效考评时常以累计影响因子或单篇影响因子达到多少作为量化标准，有的研究人员可能因影响因子差0.1分而不能晋升职称或评定奖金等，这种做法绝对是不可取的。
影响因子（Impact factor，缩写IF）是指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，由美国科学情报研究所（ISI）创始人尤金·加菲得（Eugene Garfield）在1960年代创立，其后为文献计量学的发展带来了一系列重大革新。
appliedintelligence的proof需要具体看应用的类型，一般来说，appliedintelligence的proof需要花费一些时间来完成，可能需要几天或者几周。
1.可以去常用的SCI论文查找网站PubMed：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/(撤稿快讯)2.可以在你想查找的SCI论文所发表的期刊官网查找，各大期刊官网都可以在LetPub网站找到，直接检索期刊名称或关键词即可：https://www.letpub.com.cn/index.php?journalid=9377&page=journalapp&view=detail(撤稿快讯)还可以在PaperNeed网站查找，可以从影响因子、发表时间、文章类型、期刊名称、语言类别等多方向查找：https://paperneed.cn/articles?q=(撤稿快讯)3.还有最简单的方法，直接百度，度娘什么都知道
应用智能（Applied Intelligence）的proof一般指的是把技术应用到实际的场景中，以验证其可行性和有效性。一般来说，这个proof的时间取决于项目的复杂程度，以及所需要的数据量和计算量。
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