MIT 6.858课程项目:实现可信加密文件系统

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资源摘要信息:"可信加密文件系统: MIT 6.858 最终项目" 知识点: 1. MIT 6.858 课程概述: MIT 6.858是麻省理工学院开设的一门高级计算机安全课程,该课程深入探讨计算机安全领域的核心概念、理论和技术。学生在课程中不仅要学习如何理解和防御安全威胁,还要实际设计和实现安全系统,进行相关的安全研究。 2. 加密文件系统的作用和重要性: 加密文件系统是一种将文件系统中的数据进行加密的技术,以确保数据在存储和传输过程中的机密性和完整性。它通过使用加密算法将数据转换为只有授权用户才能解读的形式,防止未授权访问和数据泄露,是现代计算机安全防护体系中不可或缺的一部分。 3. 可信计算基础: 可信计算是一种旨在确保计算机系统行为可预测且安全的技术。在可信计算环境中,系统会提供一种机制来验证系统的启动过程和运行状态,确保系统在启动和运行过程中没有被篡改,提供了安全运行的基础。 4. 项目实施语言Python: Python是一种广泛应用于快速应用开发、数据处理、脚本编写和系统管理等领域的高级编程语言。它具有简洁明了的语法和强大的库支持,特别适合用于研究和教育目的。在这次项目中,使用Python能够便于快速开发和验证加密文件系统的原型。 5. 项目结构和文件组成: 从文件名称列表中,我们可以推断项目可能被组织成多个模块或组件,每个部分完成特定的功能。常见的文件结构可能包括源代码文件、配置文件、文档说明、测试脚本以及构建脚本等。 6. 可信加密文件系统的实现细节: 一个可信加密文件系统可能包含以下几个关键组成部分: - 加密模块:负责数据的加密和解密操作。 - 认证机制:确保只有授权用户可以访问加密的数据。 - 密钥管理:负责生成、存储和管理用于加密和解密数据的密钥。 - 安全策略:定义了哪些用户或角色可以访问哪些资源,以及如何处理安全事件。 7. 课程项目的具体要求和目标: 作为一个课程项目,它可能要求学生设计出一个既安全又实用的加密文件系统原型。学生需要关注文件系统的性能、安全性、易用性以及如何应对各种安全威胁。同时,他们可能还需要展示系统的透明性、扩展性和兼容性等方面。 8. Python在加密算法实现中的应用: Python具有许多现成的加密库,例如PyCrypto和cryptography,这些库提供了丰富的加密和解密操作接口,如对称加密、非对称加密、哈希算法和数字签名等。学生可以利用这些库来实现加密文件系统的安全特性。 9. 潜在的技术挑战和解决方案: 在设计可信加密文件系统时,学生可能会面临各种技术挑战,如如何在保证性能的前提下提高加密强度、如何设计易于管理的密钥分配机制、以及如何确保系统的抗攻击能力等。解决这些问题需要学生综合运用所学知识,进行创造性的思考和工程实践。 10. 项目评估和反馈: 项目最终可能会经过一系列的评估,评估标准可能包括代码质量、系统设计的合理性、安全性分析、系统性能以及文档和报告的完整度等。通过项目评审,学生能够获得宝贵的反馈,对他们的设计和实现进行改进。 通过研究这个课程项目,学生不仅能够加深对加密文件系统设计与实现的理解,还能够学习如何在实际项目中应用Python语言,以及如何处理与系统安全相关的各种问题和挑战。这样的课程项目对于准备进入信息安全领域的学生来说,是一个非常宝贵的学习经历。
2023-06-06 上传

class Client(object): def __init__(self, conf, public_key, weights, data_x, data_y): self.conf = conf self.public_key = public_key self.local_model = models.LR_Model(public_key=self.public_key, w=weights, encrypted=True) #print(type(self.local_model.encrypt_weights)) self.data_x = data_x self.data_y = data_y #print(self.data_x.shape, self.data_y.shape) def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

2023-06-06 上传