摘要：我认为学习密码学，不仅不需要写代码，而且编写攻击代码对于学习现代密码学根本毫无用处。学习现代密码学最好的方式是研究数学论证。这就是纯粹的工程学。我相信托马斯所做的事情，以及他在实施密码攻击上所积累的经验是非常有用的。
托马斯.普塔切克曾经发过一条Twitter“如果你不是编写攻击代码的时候学习的密码学，那么你可能根本没有在学密码学”。 从Twitter上对这条信息的关注及其引用数来看，它似乎得到了很多人的认同。尽管我很尊重托马斯，但我绝对不同意他的观点。我认为学习密码学，不仅不需要写代码，而且编写攻击代码对于学习现代密码学根本毫无用处。学习现代密码学最好的方式是研究数学论证。
如果我们仍然是处在20世纪90年代的话，我会同意托马斯的观点。当时的密码学充满了漏洞，你能想到的最浪漫的事就是了解你的工具是如何崩溃的，因为之后你就可以去解决它们的问题。那时，DES和RC4加密算法，尽管有很多已知的缺陷，却被广泛地使用；那时，人们避免使用CTR模式去转换块密码到序列密码，因为他们担心如果所提供的输入数据块中包含有很多相同(0)数据的话，脆弱的块密码会被破解；那时，人们关心块密码的误差传播能力，这关系到在密文中有少量的位发生未知变化后，对于解密数据的正确性会产生多少影响；那时，人们通常建议在加密数据前，先对其进行压缩，因为这将会“压缩”信息熵使得攻击者即使得到了秘钥也很难理解密文。因此，诞生于这个时代的SSL，有很多很多的缺陷，也就不足为奇了。
但是，从2010年开始密码学变得完全不同了。现在，我们开始有了可以高度信赖的的基础构件——比如：块密码已被确信是近似随机排列，并且已经从数学上证明它是足够安全的，可以抵御某些类型的攻击——比如：AES是已知的可以抵御差分密码分析的加密算法。我们以这些组件为基础，利用已被证明是不会引入漏洞的机制创建高阶的系统。例如，如果你在CTR模式下，使用类随机排列的块加密算法（比如，AES）对数据加密，从而产生一个有序的分组序列，并使用分组序列号作为CTR随机数，然后追加一个不易伪造的针对被加密数据的MAC地址（比如，HMAC-SHA256）及分组序列号，那么这些分组既可以保密数据，也可以禁止任何未声明的篡改（包括报文重放和重新排序）。一旦Keccak（即SHA-3）得到更加广泛地检验和信任，生活甚至会变得更加美好，因为它类似海绵的弹性结构去构造大量重要的加密构件，这已经被证明是安全的了。
在20世纪90年代的密码学就像是在尝试建一种桥，你花了许多时间确保你的桥能屹立不倒，并且为此忧心忡忡，即使有一些地方焊接的不够完美，一些螺丝生锈了，由于周期性的负载导致的金属疲劳，等等。虽然从理论上讲量身定制可以有很好效果，但你知道的实际总是与理论不符，因此这座桥实际是建在了安全与不安全的边界上，这使得桥的构造成本更高，也更加复杂。这就是纯粹的工程学。
但是，现代密码学是截然不同的，它不是在建造一座桥，而是像规划一个依靠重力辅助的星际的轨道。当然，这是复杂的，你必须正确的掌握所有的细节。但是，如果你做到了，一旦开始运行，使你无法到达目的地的唯一可能就是物理或数学定理改变了。现代密码学已经充分地发展到理论与实际相符，因此，相比通过观察桥的倒塌进行学习，理论学习就已经十分有效了，然后你需要遵从一个简单的原则：只做数学告诉你你能做的事情。这就是纯粹的科学。
我相信托马斯所做的事情，以及他在实施密码攻击上所积累的经验是非常有用的。毕竟，他是以挖掘应用缺陷为生，但他所遇到的绝大多数加密方法很可能是20世纪90年代的加密方法，那是一个已经逝去的时代。因此对于开发者，我推荐以一个更加现代化的方法学习密码学，那就是学习理论并设计出你能证明是安全的系统。
原文 Cryptography is a science, not engineering
翻译 周耀平
via idf.cn
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