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    安全通論(8)
    ——黑客篇之“戰(zhàn)略研究”

    2016-02-23 03:40:42楊義先鈕心忻
    關(guān)鍵詞:戰(zhàn)略研究通論對數(shù)

    楊義先,鈕心忻

    (北京郵電大學(xué) 信息安全中心,北京 100083)

    安全通論(8)
    ——黑客篇之“戰(zhàn)略研究”

    楊義先,鈕心忻

    (北京郵電大學(xué) 信息安全中心,北京 100083)

    編者按:對技術(shù)水平有限的(經(jīng)濟(jì))黑客來說,如何通過“田忌賽馬”式的組合攻擊策略來實(shí)現(xiàn)“黑產(chǎn)收入”最大化呢?是否存在這種最優(yōu)的攻擊組合呢?本文作者借助股票投資領(lǐng)域中的相關(guān)思路和方法,得到了一些有趣的結(jié)果。比如,給出了黑客同時(shí)攻擊m個(gè)系統(tǒng)的對數(shù)最優(yōu)攻擊組合策略,它不但能使黑客的整體收益最大化,而且能夠使每輪攻擊的收益最大化;如果采用對數(shù)最優(yōu)的攻擊組合策略,那么黑客攻擊每個(gè)系統(tǒng)的“投入產(chǎn)出比”不會在本輪攻擊結(jié)束后發(fā)生變化;如果黑客還能夠通過其他渠道獲得一些“內(nèi)部消息”,那么他因此多獲得“黑產(chǎn)收入”的增長率不超過“被攻擊系統(tǒng)的“投入產(chǎn)出比”與“內(nèi)部消息”之間的互信息”;如果隨時(shí)間變化的被攻擊系統(tǒng)是平穩(wěn)隨機(jī)過程,那么黑客的最優(yōu)攻擊增長率是存在的。所得結(jié)論是,熵越小的黑客攻擊策略,所獲得的“黑產(chǎn)收入”越大。閱讀原文可登錄科學(xué)網(wǎng):http://blog.sciencenet.cn/blog_453322_950146.html。

    楊義先

    教授,博士生導(dǎo)師,災(zāi)備技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室主任,北京郵電大學(xué)信息安全中心主任,教育部網(wǎng)絡(luò)攻防重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任,《微型機(jī)與應(yīng)用》編委,主要研究方向:網(wǎng)絡(luò)空間安全、現(xiàn)代密碼學(xué)和糾錯編碼等。

    鈕心忻

    博士,教授,博士生導(dǎo)師。北京郵電大學(xué)學(xué)士和碩士學(xué)位,香港中文大學(xué)電子工程系博士學(xué)位。1997年起在北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院(現(xiàn)計(jì)算機(jī)學(xué)院)從事教學(xué)與科研工作。主要研究方向:網(wǎng)絡(luò)與信息安全、信號與信息處理等。

    0 引言

    由于政治黑客后臺很硬,不計(jì)成本,不擇手段,耐得住寂寞,因此,從純技術(shù)角度看,政治黑客是最牛的黑客,他們的攻擊力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過經(jīng)濟(jì)黑客等普通黑客。

    為了量化分析(因?yàn)檎螁栴}無法量化),參考文獻(xiàn)[1]不得不用“宰牛刀”來“殺雞”(即用政治黑客的技術(shù)來為經(jīng)濟(jì)黑客的利益服務(wù)),給出了最牛黑客的完整靜態(tài)描述,并且給出了他們的最佳組合攻擊戰(zhàn)術(shù)。但是,并不是所有黑客都能夠達(dá)到如此高的技術(shù)極限,甚至這樣的黑客也許可望而不可及。

    幸好,經(jīng)濟(jì)黑客的主要目標(biāo)是獲取最大的“黑產(chǎn)收入”,而不是要傷害被攻擊系統(tǒng)(政治黑客剛好相反,他的目標(biāo)是傷害對方,而非獲得經(jīng)濟(jì)利益),當(dāng)然,經(jīng)濟(jì)黑客也不會有意去保護(hù)對手。所以,經(jīng)濟(jì)黑客的技術(shù)水平雖然有限,但是,他們可以依據(jù)已有的技術(shù)水平,像“田忌賽馬”那樣,通過巧妙地“組合攻擊”來盡可能實(shí)現(xiàn)收益最大化。

    黑客攻擊和炒股其實(shí)很相像。實(shí)際上,政治黑客的攻擊就像“莊家炒股”,雖然他對被攻擊系統(tǒng)(待炒的股票)的內(nèi)部情況了如指掌,但是,他的期望值也很高,不出手則已,一旦出手就要摧毀目標(biāo)(賺大錢),因此,一旦行動起來,其戰(zhàn)術(shù)就非常重要,不能有任何細(xì)節(jié)上的失誤,否則前功盡棄。事實(shí)證明,“莊家炒股”也有賠錢的時(shí)候,同樣,政治黑客的攻擊也有失手的時(shí)候,基本上都是輸在戰(zhàn)術(shù)細(xì)節(jié)上。

    經(jīng)濟(jì)黑客的攻擊就像“散戶炒股”,雖然整體上處于被動地位,資金實(shí)力也很差,但是自身的期望值并不很高,只要有錢賺,哪怕剛夠喝稀飯。經(jīng)濟(jì)黑客的攻擊(散戶的炒股)當(dāng)然不能靠硬拼,必須講究戰(zhàn)略,比如:(1)正確選擇被攻擊系統(tǒng)(待炒的股票),若目標(biāo)選錯了,當(dāng)然要賠本;(2)合理分配精力去攻擊所選系統(tǒng)(炒作所選股票),既不要“在一棵樹上吊死”,也不能“小貓釣魚”(既不能把資金全部投到某一支股票,也不要到處“撒胡椒粉”)。事實(shí)證明,散戶炒股也有贏錢的時(shí)候,只要他很好地運(yùn)用了相關(guān)戰(zhàn)略(即選股選對了,在每支股票上的投資額度分配對了)。同樣,如果經(jīng)濟(jì)黑客正確地把握了相關(guān)戰(zhàn)略,他也有可能獲利。本文將給出一些確保黑客獲利的“對數(shù)最優(yōu)”戰(zhàn)略,當(dāng)然,本文的結(jié)果也可幫助散戶股民炒股,前提是他們能夠讀懂此文(我相信普通的經(jīng)濟(jì)黑客是可以讀懂此文的)。

    過去若干年以來,人們已經(jīng)在投資策略(包括炒股)方面進(jìn)行了大量研究,并由此豐富了博弈論的內(nèi)容。本文的許多思想、方法和結(jié)果也是來源于這些理論。

    1 對數(shù)最優(yōu)攻擊組合

    設(shè)黑客想通過攻擊某m個(gè)系統(tǒng)來獲取其經(jīng)濟(jì)利益,并且根據(jù)過去的經(jīng)驗(yàn),他攻擊第i個(gè)系統(tǒng)的“投入產(chǎn)出比”是隨機(jī)變量Xi(≥0,i=1,2,…,m),即攻擊第i個(gè)系統(tǒng)時(shí),若投入1元錢,則其收益是Xi元錢。記收益列向量X=(X1,X2,…,Xm)T服從聯(lián)合分布F(x),即,X~F(x)。

    從經(jīng)濟(jì)角度看,所謂黑客的一個(gè)攻擊組合,就是一個(gè)列向量b=(b1,b2,…,bm)T,bi≥0, ∑bi=1,它意指該黑客將其“用于攻擊的資金總額”的bi部分,花費(fèi)在攻擊第i個(gè)系統(tǒng)上(i=1,2,…,m)。于是,在此組合攻擊下,黑客的收益便等于S=bTX=∑i=1mbiXi。S顯然也是一個(gè)隨機(jī)變量。

    當(dāng)本輪組合攻擊完成后,黑客還可以發(fā)動第2輪、第3輪等組合攻擊,即黑客將其上一輪結(jié)束時(shí)所得到的全部收益按相同比例b分配,形成新一輪的攻擊組合b。下面將努力尋找最佳的攻擊組合b,使得經(jīng)過n輪組合攻擊后,黑客的收益S在某種意義上達(dá)到最大值。

    定義1:攻擊組合b關(guān)于收益分布F(x)的增長率,定義為:

    W(b,F)=∫log(bTx)dF(x)=E[log(bTX)]

    如果該對數(shù)的基底是2,那么,該增長率W(b,F)就稱為雙倍率(見參考文獻(xiàn)[1])。攻擊組合b的最優(yōu)增長率W*(F)定義為:

    W*(F)=maxbW(b,F)

    這里的最大值遍取所有可能的攻擊組合b=(b1,b2,…,bm)T,bi≥0, ∑bi=1。如果某個(gè)攻擊組合b*使得增長率W(b,F)達(dá)到最大值,那么,這個(gè)攻擊組合就稱為“對數(shù)最優(yōu)攻擊組合”。

    為了簡化上角標(biāo),本文對b*和b(*)交替使用,不加區(qū)別。

    證明:由強(qiáng)大數(shù)定律可知:

    引理1:W(b,F)關(guān)于b是凹函數(shù),關(guān)于F是線性的,而W*(F)關(guān)于F是凸函數(shù)。

    證明:增長率公式為W(b,F)=∫log(bTx)dF(x),由于積分關(guān)于F是線性的,因此,W(b,F)關(guān)于F是線性的。又由對數(shù)函數(shù)的凸性可知:

    (1-λ)log(b2TX)

    對該公式兩邊同取數(shù)學(xué)期望,便推出W(b,F)關(guān)于b是凹函數(shù)。最后,為證明W*(F)關(guān)于F是凸函數(shù),假設(shè)F1和F2是收益列向量的兩個(gè)分布,并令b*(F1)和b*(F2)分別是對應(yīng)于兩個(gè)分布的最優(yōu)攻擊組合。令b*(λF1+(1-λ)F2)為對應(yīng)于λF1+(1-λ)F2的對數(shù)最優(yōu)攻擊組合,那么,利用W(b,F)關(guān)于F的線性特性,有:

    W*(λF1+(1-λ)F2)

    =W*[b*(λF1+(1-λ)F2), λF1+(1-λ)F2]

    =λW*[b*(λF1+(1-λ)F2),F1]+(1-λ)W*[b*(λF1+(1-λ)F2),F2]

    ≤λW*[b*(F1),F1]+(1-λ)W*[b*(F2),F2]

    因?yàn)閎*(F1)和b*(F2)分別使得W(b,F1)和W(b,F2)達(dá)到最大值。證畢。

    引理2:關(guān)于某個(gè)分布的全體對數(shù)最優(yōu)攻擊組合構(gòu)成的集合是凸集。

    W[λb1+(1-λ)b2,F]≥λW(b1,F)+(1-λ)W(b2,F)=W*(F)

    也就是說,λb1+(1-λ)b2還是一個(gè)對數(shù)最優(yōu)的攻擊組合。證畢。

    定理2:設(shè)黑客欲攻擊的m個(gè)系統(tǒng)的收益列向量X=(X1,X2,…,Xm)T服從聯(lián)合分布F(x),即X~F(x),那么,該黑客的攻擊組合b*是對數(shù)最優(yōu)(即使得增長率W(b,F)達(dá)到最大值的攻擊組合)的充分必要條件是:

    證明:由于增長率W(b)=E[log(bTX)]是b的凹函數(shù),其中b的取舍范圍為所有攻擊組合形成的單純形。于是,b*是對數(shù)最優(yōu)的,當(dāng)且僅當(dāng)W(·)沿著從b*到任意其他攻擊組合b方向上的方向?qū)?shù)是非正的。于是,對于0≤λ≤1,令bλ=(1-λ)b*+λb,可得:

    [dW(bλ)/dλ]│λ=0+≤0,b∈В

    由于W(bλ)在λ=0+處的單邊導(dǎo)數(shù)為:

    =limλ→0{E[log[[(1-λ)b*TX+λbTX]/[b*TX]]]}/λ

    =E{limλ→0{[log[1+λ[(bTX)/(b*TX)-1]]]/λ}}

    =E[(bTX)/(b*TX)]-1

    這里λ→0表示從正數(shù)方向趨向于0。于是,對所有b∈В都有:E[(bTX)/(b*TX)]-1≤0。如果從b到b*的線段可以朝著b*在單純形В中延伸,那么W(bλ)在λ=0點(diǎn)具有雙邊導(dǎo)數(shù)且導(dǎo)數(shù)為0,于是,E[(bTX)/(b*TX)]=1;否則,E[(bTX)/(b*TX)]<1(注:此定理的更詳細(xì)證明可參考文獻(xiàn)[1]的定理16.2.1的證明過程),證畢。

    由上面的定理2,可以得出如下推論:

    定理3:設(shè)S*=b*TX是對應(yīng)于對數(shù)最優(yōu)攻擊組合b*的黑客收益,令S=bTX是對應(yīng)于任意攻擊組合b的隨機(jī)收益,那么,對所有的S有E[log(S/S*)]≤0 當(dāng)且僅當(dāng)對所有S有E(S/S*)≤1。

    證明:對于對數(shù)最優(yōu)的攻擊組合b*,由定理2可知,對任意i有E[Xi/(b*TX)]≤1。對此式兩邊同乘以bi,并且關(guān)于i求和,可得到:

    這等價(jià)于E[(bTX)/(b*TX)]=E(S/S*)≤1,因?yàn)镋[log(S/S*)]≤log[E(S/S*)]≤log1=0,其逆可由Jensen不等式得出,證畢。

    此定理表明,對數(shù)最優(yōu)攻擊組合不但能夠使得增長率最大化,而且,也能使得每輪攻擊的收益比值E(S/S*)最大化。

    因此,第i個(gè)系統(tǒng)在本輪攻擊結(jié)束后的收益占整個(gè)攻擊組合收益的比例的數(shù)學(xué)期望值,與本輪攻擊開始時(shí)第i個(gè)系統(tǒng)的攻擊投入比例相同。一旦選定按比例進(jìn)行攻擊組合,那么在期望值的意義下,該攻擊組合比例將保持不變。

    現(xiàn)在深入分析定理1中n輪攻擊后黑客的收益情況。令

    W*=maxbW(b,F)=maxbE(log(bTX))

    為最大增長率,并用b*表示達(dá)到最大增長率的攻擊組合。

    定義2:一個(gè)因果的攻擊組合策略定義為一列映射bi:Rm(i-1)→В,其中bi(x1,x2,…,xi-1)解釋為第i輪攻擊的攻擊組合策略。

    由W*的定義可以直接得出:對數(shù)最優(yōu)攻擊組合使得最終收益的數(shù)學(xué)期望值達(dá)到最大。

    引理3:設(shè)Sn*為定理1所指的在對數(shù)最優(yōu)攻擊組合b*之下n輪攻擊后黑客的收益。又設(shè)Sn為采用定義2中的因果攻擊組合策略bi在n輪攻擊后黑客的收益。那么,E(logSn*)=nW*≥E(logSn)。

    到此就知道:由定理2中的b*給出的攻擊組合能夠使得黑客收益的期望值達(dá)到最大值,而且所得的收益Sn*以高概率在一階指數(shù)下等于2nW(*)。其實(shí)還可以得到如下更強(qiáng)的結(jié)論。

    定理4:設(shè)Sn*和Sn如引理3所述,那么依概率1有,

    取tn=n2,并對所有n求和,得到:

    利用Borel-Cantelli引理得:

    該定理表明,在一階指數(shù)意義下,對數(shù)最優(yōu)攻擊組合的表現(xiàn)相當(dāng)好。

    散戶炒股都有這樣的經(jīng)驗(yàn):如果能夠搞到某些“內(nèi)部消息”(學(xué)術(shù)上稱之為“邊信息”),那么炒股賺錢的可能性就會大增;但是,到底能夠增加多少呢?下面就來回答這個(gè)問題。當(dāng)然,這里將其敘述為:邊信息對黑客收益的可能影響。

    定理5:設(shè)X服從分布f(x),而bf為對應(yīng)于f(x)的對數(shù)最優(yōu)攻擊組合。設(shè)bg為對應(yīng)于另一個(gè)密度函數(shù)g(x)的對數(shù)最優(yōu)攻擊組合。那么采用bf替代bg所帶來的增長率的增量滿足如下不等式:ΔW=W(bf,F)-W(bg,F)≤D(f|g)。這里,D(f|g)表示相對熵(見參考文獻(xiàn)[1])。

    ≤log1+D(f|g)=D(f|g)。證畢。

    定理6:由邊信息Y所帶來的增長率的增量ΔW滿足不等式:ΔW≤I(X;Y)。這里I(X;Y)表示隨機(jī)變量X與Y之間的互信息。

    證明:設(shè)(X,Y)服從分布f(x,y),其中X是被攻擊系統(tǒng)的“投入產(chǎn)出比”向量,而Y是相應(yīng)的邊信息。當(dāng)已知邊信息Y=y時(shí),黑客采用關(guān)于條件分布f(x|Y=y)的對數(shù)最優(yōu)攻擊組合,從而在給定條件Y=y下,利用定理5,可得:

    ΔWY=y≤D[f(x|Y=y)│f(x)]

    =∫xf(x|Y=y)log[(f(x|Y=y))/f(x)]dx

    對Y的所有可能取值進(jìn)行平均,得到:

    ΔW≤∫yf(y){∫xf(x|Y=y)log[(f(x|Y

    =y))/f(x)]dx}dy=∫y∫xf(y)f(x|Y=y)log[(f(x|Y

    =y))/f(x)][f(y)/f(y)]dxdy

    =∫y∫xf(x,y)log{f(x,y)/[f(x)f(y)]}dxdy=I(X;Y)

    從而,邊信息Y與被攻擊的系統(tǒng)向量序列X之間的互信息I(X;Y)是增長率的增量的上界。證畢。

    該定理6形象地說明,“內(nèi)部消息”能夠使黑客的“黑產(chǎn)收益”增長率的精確上限不超過I(X;Y)。

    下面再考慮被攻擊系統(tǒng)依時(shí)間而變化的情況。

    W*(X1,X2,…,Xn)=maxbElogSn

    該鏈?zhǔn)椒▌t在形式上與熵函數(shù)H的鏈?zhǔn)椒▌t完全一樣(見文獻(xiàn)[1])。確實(shí),在某些方面W與H互為對偶,特別地,條件作用使H減小,而使W增長,換句話說:熵H越小的黑客攻擊策略所獲得的“黑產(chǎn)收入”越大。

    定義3(隨機(jī)過程的熵率):如果存在如下極限:

    定理7:如果黑客“投入產(chǎn)出比”形成的隨機(jī)過程X1,X2,…,Xn,…為平穩(wěn)隨機(jī)過程,那么黑客的最優(yōu)攻擊增長率存在,并且等于

    證明:由隨機(jī)過程的平穩(wěn)性可知,W*(Xn|X1,X2,…,Xn-1)關(guān)于n是非減函數(shù),從而其極限是必然存在的,但是有可能是無窮大。由于

    證畢。

    在平穩(wěn)隨機(jī)過程的情況下,還有如下的漸近最優(yōu)特性。

    2 結(jié)束語

    至此,《安全通論》的三塊基石(安全經(jīng)絡(luò)、安全攻防、黑客本質(zhì))就基本奠定。

    接下來將努力探索《安全通論》的另一個(gè)重要篇章,即第四塊基石:紅客篇。雖然,紅客是被黑客逼出來的,但是,畢竟紅客是“女一號”(如果把黑客看成“男一號”的話),因此,也需要對其進(jìn)行深入研究。

    到現(xiàn)在為止,《安全通論》的基本架構(gòu)已經(jīng)顯現(xiàn)出來了。當(dāng)然,還有許多更細(xì)致的工作要做,特別是,如何用《安全通論》去指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)空間安全的技術(shù)與實(shí)踐,即要使《安全通論》“落地”,這當(dāng)然需要安全界全體同仁的共同努力。

    回過頭來考查《安全通論》(1)~(7)時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)很奇怪的現(xiàn)象,即在《安全通論》的全部成果中[2-8]總有一個(gè)“幽靈”始終揮之不去。這個(gè)“幽靈”便是“熵”。其實(shí),在《安全通論》的研究過程中并未刻意依賴(或回避)“熵”,但是,這個(gè)“熵”卻總是要主動跳出來,這到底是為什么呢?是必然還是偶然?

    下面試圖來回答這個(gè)問題,特別是把“熵”和老子的“道”[9]放在一起進(jìn)行比較。

    “熵”是什么?在化學(xué)及熱力學(xué)中,“熵”是“在動力學(xué)方面不能做功的能量”;最形象的“熵”定義為“熱能除以溫度”,它標(biāo)志熱量轉(zhuǎn)化為功的程度。在自然科學(xué)中,“熵”表示系統(tǒng)的不確定(或失序)程度。在社會科學(xué)中,“熵”用來借喻人類社會某些混亂狀態(tài)的程度。在傳播學(xué)中,“熵”表示情境的不確定性和無組織性。根據(jù)文獻(xiàn)[2],“安全”也是一種“負(fù)熵”,或“不安全”是一種“熵”。在信息論中,“熵”表示不確定性的量度,即“信息”是一種“負(fù)熵”,是用來消除不確定性的東西??傊?,“熵”存在于一切系統(tǒng)之中,而且在不同的系統(tǒng)中,其表現(xiàn)形式也各不相同。其實(shí),老子的“道”(見文獻(xiàn)[9])也是這樣的,即,天地初之“道”,稱為“無”;萬物母之“道”,稱為“有”;“有”與“無”相生?!暗馈斌w虛空,功用無窮;“道”深如淵,萬物之源;“道”先于一切有形。“道”體如幽悠無形之神,是最根本的母體,也是天地之本源?!暗馈彪[隱約約,綿延不絕,用之不竭?!暗馈本邿o形之形,無象之象,恍恍惚惚;迎面不見其首,隨之不見其后。幽幽冥冥,“道”中有核,其核真切,核中充實(shí)。對“道”而言,嘗之無味,視之無影,聽之無聲,但是,卻用之無窮。天得道,則清靜;地得道,則安寧;神得道,則顯靈;虛谷得道,則流水充盈;萬物得道,則生長;侯王得道,則天下正?!暗馈焙艽螅蟮脽o外;“道”很小,小得無內(nèi)。

    “熵”都有哪些特點(diǎn)?在熱力學(xué)中,“熵”的特征由熱量表現(xiàn),即熱量不可能自發(fā)地從低溫物體傳到高溫物體;在絕熱過程中,系統(tǒng)的“熵”總是越來越大,直到“熵”值達(dá)到最大值,此時(shí)系統(tǒng)達(dá)到平衡狀態(tài)。從概率論的角度來看,系統(tǒng)的“熵”值直接反映了它所處狀態(tài)的均勻程度,即系統(tǒng)的熵值越小,它所處的狀態(tài)就越有序,越不均勻;系統(tǒng)的熵值越大,它所處的狀態(tài)就越無序,越均勻。系統(tǒng)總是力圖自發(fā)地從熵值較小的狀態(tài)向熵值較大(即從有序走向無序)的狀態(tài)轉(zhuǎn)變,這就是封閉系統(tǒng)“熵值增大原理”。從社會學(xué)角度來看,“熵”就是社會生存狀態(tài)及社會價(jià)值觀,它的混亂程度將不斷增加;現(xiàn)代社會中恐怖主義肆虐、疾病疫病流行、社會革命和經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)周期縮短、人性物化等都是社會“熵”增加的表征。從宇宙論角度看,“熵”值增大的表現(xiàn)形式是:在整個(gè)宇宙當(dāng)中,當(dāng)一種物質(zhì)轉(zhuǎn)化成另外一種物質(zhì)之后,不僅不可逆轉(zhuǎn)物質(zhì)形態(tài),而且會有越來越多的能量變得不可利用,宇宙本身在物質(zhì)的增殖中走向“熱寂”,走向一種緩慢的“熵”值不斷增加的死亡。總之,“熵”的有效性始終在不斷地減少,這是一種“反動”,與“道者反之動”完全吻合,即“道”被荒廢后,才出現(xiàn)仁義。智慧出來后,才滋生偽詐。六親不和,才倡導(dǎo)孝慈。國家昏亂,才需要忠臣。失“道”后,才用德;失德后,才用仁;失仁后,才用義;失義后,才用禮;失禮后,才用法。

    若將物質(zhì)看成“道體”,將能量看成“道用”,將熵看成“道動”,那么老子在2 500年前撰寫的《道德經(jīng)》就已活靈活現(xiàn)地描繪了宇宙大爆炸學(xué)說。因此,我們再結(jié)合宇宙爆炸學(xué)說,對比一下老子的“道”:“道”是一種混沌物,它先天地而生,無聲無形,卻獨(dú)立而不改變;周而復(fù)始不停息。它可做天地之母,“道”在飛速膨脹,膨脹至無際遙遠(yuǎn);遠(yuǎn)至無限后,又再折返?!暗馈鄙钪嬷煦缭?dú)?,元?dú)馍斓?,天地生陽氣、陰氣、陰陽合氣,合氣生萬物。

    綜上所述,“熵”在哲學(xué)中就變?yōu)椤暗馈?;“道”在科學(xué)中,就變成“熵”。由于“道生一,一生二,二生三,三生萬物”,即“道”能生萬物,那么“道”生《安全通論》也就名正言順了。這也許就是“熵”的身影在《安全通論》中始終揮之不去的根本原因吧。

    [1]COVERTM,THOMASJA.信息論基礎(chǔ)[M]. 阮吉壽,張華,譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2007.

    [2] 楊義先,鈕心忻,安全通論(1)——經(jīng)絡(luò)篇[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2016,35(16):1-4.

    [3] 楊義先,鈕心忻.安全通論(2)——攻防篇之“盲對抗”[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2016,35(16):1-5.

    [4] 楊義先,鈕心忻.安全通論(3)——攻防篇之“非盲對抗”之“石頭剪刀布”[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2016,35(17):1-3.

    [5] 楊義先,鈕心忻,安全通論(4)——攻防篇之“非盲對抗”之“童趣游戲”[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2016,35(18):1-4.

    [6] 楊義先,鈕心忻,安全通論(5)——攻防篇之“非盲對抗”之“勸酒令”[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2016,35(19):2-6.

    [7] 楊義先,鈕心忻,安全通論(6)——攻防篇之“多人盲對抗” [J].微型機(jī)與應(yīng)用,2016,35(20):1-4.

    [8] 楊義先,鈕心忻,安全通論(7)——黑客篇之“戰(zhàn)術(shù)研究”[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2016,35(21):1-4.

    [9] 楊義先,最形似的《道德經(jīng)》[EB/OL].(2014-11-22)[2016-02-25]http://blog.sciencenet.cn/blog-453322-845400.html.

    (未完待續(xù),系列之九《安全通論(9)——紅客篇》見下期)

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