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出版者:西安电科大

作者:何东健

出品人:

页数:291

译者:

出版时间:2003-7

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787560612539

丛书系列:

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现代密码学原理与实践 本书聚焦于信息安全领域的核心——密码学，系统阐述了从古典密码到现代公钥基础设施的完整理论框架与前沿技术。它不仅是密码学研究者的案头必备，更是软件开发者、网络工程师和信息安全从业人员理解和构建安全系统的基石读物。 第一部分：基础理论与古典密码 本部分奠定坚实的数学和信息论基础，为后续复杂密码体制的理解铺平道路。 第一章：信息论与安全基础 深入探讨信息熵、信源编码与信道容量，引入香农安全定理。明确定义保密性、完整性、可用性和不可否认性，并从信息论角度解释加密的理论极限。讨论信息源的随机性、伪随机性与真随机性的区别，以及如何构建高质量的随机数生成器（RNGs）。 第二章：古典密码学回顾与分析 回顾并详细分析历史上著名的替换密码（如凯撒密码、仿射密码、维吉尼亚密码）和置换密码。重点讲解频率分析法、Kasiski试验和指标重合度等古典密码破解技术。通过对这些简单系统的分析，读者可以直观理解密码学的核心思想——隐藏信息与引入复杂性。 第三章：有限域与初等代数 详细介绍密码学中必需的数学工具：群、环、域的概念。重点阐述有限域 $mathbb{Z}_p$ 和伽罗瓦域 $ ext{GF}(2^m)$ 的结构、运算规则及生成元。这是理解有限域上的离散对数问题和椭圆曲线密码学的先决条件。 第二部分：对称加密体制 本部分聚焦于使用同一密钥进行加密和解密的体制，涵盖了最经典和应用最广泛的分组密码和流密码。 第四章：分组密码理论与设计 系统介绍分组密码的基本结构：Feistel网络与SPN（替换-置换网络）结构。深入剖析构建安全加密算法的关键原则，如雪崩效应、扩散性与混淆性。以DES、3DES和AES（Rijndael）算法为例，详细拆解其轮函数、密钥扩展和S盒的设计与优化。 第五章：高级加密标准（AES）详解 将AES的四个核心步骤——字节替代（SubBytes）、行移位（ShiftRows）、列混淆（MixColumns）和轮密钥加（AddRoundKey）——进行数学推导和实现分析。讨论密钥调度算法的安全性，并分析侧信道攻击（如功耗分析）对AES实现的影响及防御措施。 第六章：流密码设计与应用 区分同步和自同步流密码。深入讲解基于线性反馈移位寄存器（LFSR）的生成器，分析其周期与线性复杂度的关系。重点介绍A5/1（GSM加密标准）和RC4（历史应用）的结构与漏洞，并转向更现代的、基于计数器模式（CTR）的流密码构造。 第七章：分组密码的操作模式 讨论如何将分组密码扩展到任意长度的消息加密。详尽介绍电子密码本（ECB）、密码分组链接（CBC）、密码反馈（CFB）、输出反馈（OFB）和计数器模式（CTR）。对比它们在并行性、错误传播和对相同明文块的处理上的差异与安全性考量。 第三部分：数据完整性与认证 本部分探讨如何确保数据在传输或存储过程中未被篡改，并验证消息发送者的身份。 第八章：哈希函数原理与构造 定义安全哈希函数的理想特性：抗原像性（单向性）、抗第二原像性（弱抗碰撞性）和抗碰撞性（强抗碰撞性）。深入分析MD5、SHA-1的结构缺陷，并详细阐述SHA-2系列（如SHA-256）和SHA-3（Keccak）的内部工作机制，特别是海绵结构（Sponge Construction）。 第九章：消息认证码（MAC） 讲解消息认证码（MAC）在提供数据完整性和真实性验证中的作用。重点介绍基于Hash的消息认证码（HMAC）的构造原理，并解释其相对于简单连接MAC的安全优势。讨论基于分组密码的消息认证码（如CMAC）。 第十章：数字签名算法 详细介绍数字签名的流程、安全要求和抗伪造性。深入分析RSA签名、基于离散对数问题的DSA，以及椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）的数学基础、参数选择和效率考量。 第四部分：公钥密码学与密钥交换 本部分是现代信息安全的基石，解释了如何实现安全密钥交换和身份认证，而无需预先共享密钥。 第十一章：RSA公钥系统 系统讲解RSA算法的生成、加密和解密过程，基于大整数因子分解难题（Factoring Problem）的数学基础。深入分析选择密文攻击（CCA）和实施RSA时必须注意的填充方案（如PKCS1 v1.5和OAEP）。 第十二章：离散对数问题与Diffie-Hellman密钥交换 阐述离散对数问题（DLP）的背景和计算难度。详尽分析Diffie-Hellman（DH）密钥交换协议的原理，并讨论其易受中间人攻击的弱点。引入基于椭圆曲线的Diffie-Hellman（ECDH）方案，强调其密钥长度效率。 第十三章：椭圆曲线密码学（ECC） 将椭圆曲线的群结构、点加法运算和标量乘法运算清晰化。详细介绍基于椭圆曲线的加密（ECC/ECIES）和数字签名（ECDSA）。对比ECC与RSA在相同安全强度下的效率优势。 第五部分：系统安全与前沿应用 本部分将理论应用于实际系统，并探讨新兴的密码学领域。 第十四章：公钥基础设施（PKI） 深入剖析PKI的组成要素：证书颁发机构（CA）、注册机构（RA）、证书吊销列表（CRL）和在线证书状态协议（OCSP）。讨论X.509证书的标准结构、信任模型以及根证书的自我签名机制。 第十五章：安全协议：TLS/SSL深度解析 以TLS 1.3协议为例，详细分析握手过程中的密钥协商、身份验证和记录层加密机制。探讨前向保密性（Forward Secrecy）的实现，并分析在实际网络通信中可能出现的协议降级攻击。 第十六章：后量子密码学概述 介绍量子计算对现有基于大数分解和离散对数的密码系统的威胁。系统介绍当前最有希望的后量子密码学分支：基于格（Lattice-based）、基于编码（Code-based）、基于多变量二次方程（MQ）以及基于哈希的签名方案。 附录：密码学实践与安全编程规范 提供在实际编程环境中安全使用密码学原语的指导方针，包括密钥的生命周期管理、安全内存操作、避免时间侧信道泄露、以及如何正确地选择和组合加密组件。 --- 本书特色： 严谨的数学推导： 所有核心算法均从数学原理出发，确保读者理解“为何有效”，而非仅仅停留在“如何实现”。 工程实践导向： 理论与实际应用紧密结合，大量案例分析了主流协议（如TLS、IPsec）中的密码学组件。 覆盖广度与深度兼顾： 既涵盖了基础的对称加密，也深入探讨了现代公钥系统、认证机制以及应对未来威胁的后量子密码学。 侧重安全实现： 强调密码学在实际部署中常犯的错误，提供防御性编程的最佳实践。

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总而言之，《数字图像处理》这本书是我近年来阅读过的最满意的一本专业书籍。它不仅是一本知识性的读物，更是一本能够激发思考、拓宽视野的启蒙之作。无论你是想深入了解数字图像背后的科学原理，还是想将其应用于实际项目，这本书都能为你提供坚实的基础和宝贵的指导。它让我明白了，我们日常生活中司空见惯的图像，背后都蕴含着如此精妙的数学和算法。我非常推荐给所有对数字图像处理感兴趣的朋友，相信你也会和我一样，从中获得巨大的收获。

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书中关于图像复原的部分，对我这个偶尔会用到老旧照片扫描和修复的人来说，简直是雪中送炭。我一直苦恼于扫描的老照片总是泛黄、模糊，甚至有划痕。这本书为我揭示了这些问题的根源，以及如何通过各种滤波技术来“治愈”这些图像缺陷。例如，书中详细讲解了维纳滤波、约束最小二乘滤波等经典复原方法，并分析了它们的优缺点和适用场景。我尝试运用书中介绍的周期噪声去除算法，成功地消除了我扫描文档中不规则的网格线干扰，效果远超我之前使用的各种“一键修复”软件。而且，书中对于不同噪声模型的分析，也让我明白了为什么有些方法对某种噪声有效，而对另一种则效果不佳，这种原理性的讲解让我受益匪浅。

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这本书的结构安排也非常合理，每章都承接上一章，形成一个完整的知识体系。从最基础的图像概念，到复杂的算法实现，再到实际应用，层层递进，让读者能够循序渐进地掌握数字图像处理的知识。而且，作者在讲解过程中，会穿插一些经典的案例和应用场景，比如医学影像分析、遥感图像处理、工业检测等，这让我更加直观地感受到数字图像处理在各行各业的重要性，也激发了我对未来学习和研究方向的思考。书中的图示清晰，公式推导严谨，既有理论深度，又不失实践指导意义。

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不得不提的是，这本书在图像分割领域的讲解非常详实。我一直对如何让计算机“看懂”图像中的物体充满好奇。作者从最简单的阈值分割，到区域生长法、边缘检测法，再到更复杂的基于统计模型和机器学习的方法，都进行了深入的剖析。特别是关于Canny边缘检测算法的讲解，作者不仅给出了算法步骤，还解释了每一步背后的数学原理，比如高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制等。这让我明白，看似简单的边缘，背后却蕴含着如此精妙的数学计算。书中还提到了分水岭算法和GrabCut算法，这些方法对于从复杂背景中提取前景物体非常有帮助，这对于我从事一些需要自动提取图像特定区域的工作非常有启发。

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这本《数字图像处理》彻底颠覆了我对图像处理的固有认知，也极大地拓宽了我对数字世界理解的边界。我一直以为图像处理无非就是一些简单的美颜滤镜、裁剪、旋转之类，最多也就涉及到一些PS里的图层和蒙版操作。然而，当我翻开这本书，一股浓厚的学术气息扑面而来，但又并非枯燥乏味。作者的开篇就以一个极具吸引力的例子——人脸识别，引导我进入了数字图像处理的奇妙世界。他从最基础的图像采集、量化、编码讲起，用通俗易懂的语言解释了这些看似高深的术语。尤其是关于像素和灰度级的部分，作者通过类比生活中的点状图案和明暗层次，让我瞬间明白了图像在计算机内部是如何表示和存储的。后续章节更是层层递进，从图像增强到图像复原，再到图像压缩和分割，每一步都像是解锁了数字世界的新篇章。

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我一直对机器视觉和模式识别很感兴趣，而这本书为我提供了坚实的理论基础。书中在介绍完图像处理的基础技术后，自然地延伸到了图像分析和特征提取。作者详细介绍了如何从图像中提取各种特征，例如颜色直方图、纹理特征（如LBP、GLCM）以及形状特征（如轮廓描述子、傅里叶描述子）。这些特征就如同图像的“指纹”，能够用来区分不同的图像或图像中的不同区域。书中还简要介绍了常见的图像识别方法，如模板匹配、基于特征的匹配等，这让我对“计算机如何识别人脸、识别物体”有了更清晰的认识。

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我尤其欣赏书中关于图像变换的讲解，特别是傅里叶变换和离散余弦变换（DCT）。原本我对数学变换一直心存畏惧，总觉得它们是高深莫测的理论。但作者别出心裁地将这些变换与声音的频谱分析、音乐的采样和压缩联系起来，让我瞬间找到了切入点。他用图文并茂的方式展示了图像在频域中的表现，以及如何通过对频域信号的滤波来达到去除噪声、锐化边缘等目的。书中还详细介绍了小波变换，并解释了它在图像压缩和多分辨率分析中的优势，这让我对JPEG2000等先进的图像编码技术有了更深入的理解。我甚至尝试着根据书中的算法描述，用Python实现了简单的图像滤波，虽然效果粗糙，但那种从理论走向实践的成就感是无与伦比的。

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作为一名非计算机专业的读者，我一开始对这本书的难度有些担忧。但出乎意料的是，作者的语言风格非常友好，他善于将复杂的概念用生动的比喻和类比来解释，使得即使是初学者也能轻松理解。我尤其欣赏作者在讲解算法时，不仅给出了理论公式，还会辅以伪代码或流程图，这极大地降低了学习的门槛。在阅读过程中，我感觉就像在与一位经验丰富的老师交流，他耐心解答我的疑问，并引导我一步步深入探索。书中的参考文献和推荐阅读也为我进一步学习提供了宝贵的资源。

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本书在图像压缩技术上的介绍也让我大开眼界。我一直认为图像压缩就是简单地减小文件大小，却不知道其中蕴含着如此多的学问。作者从无损压缩和有损压缩两个大方向入手，详细讲解了哈夫曼编码、算术编码、Lempel-Ziv编码等无损压缩技术，以及DCT、小波变换等有损压缩技术。他清晰地解释了为何有损压缩能够在保证视觉效果的前提下实现更高的压缩率，以及如何通过心理视觉模型来优化压缩效果。这让我对JPEG、JPEG2000、MPEG等常见的图像和视频压缩标准有了更深层次的理解，也让我认识到，即使是看似简单的“压缩”，也充满了科学的智慧和工程的优化。

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书中关于图像形态学处理的部分，是我之前几乎从未接触过的领域，却也为我打开了新的视角。形态学处理，顾名思义，就是研究图像的形状和结构。作者通过膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等基本运算，向我展示了如何利用这些操作来去除噪声、连接断裂的物体、填充小的孔洞等。这些操作的原理并不复杂，但其在图像分析和特征提取中的应用却非常广泛。我尝试用书中介绍的骨架提取算法，成功地从一些线状图像中提取出了其骨架，这在分析管道、血管等结构时非常有帮助。而且，书中还介绍了击打（hit-or-miss）变换，这对于在图像中查找特定的结构特征非常有效，让我耳目一新。

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不如外国人写的那一本

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