密码学技术在安全计算中的进展

21/23密码学技术在安全计算中的进展第一部分对称加密算法的最新进展 2第二部分非对称加密算法的性能提升 4第三部分后量子密码学的发展 8第四部分密码散列函数的安全性增强 10第五部分量子计算对密码学的挑战 13第六部分零知识证明技术的应用 16第七部分多方安全计算协议的优化 18第八部分密码学在云安全中的应用 21

第一部分对称加密算法的最新进展关键词关键要点轻量级对称加密算法

-针对嵌入式系统、物联网等资源受限设备，设计轻量级密码算法，降低能耗和内存占用。

-引入低复杂度的运算操作，如异或、旋转、置换等，提升算法效率。

-探索基于非线性理论的加密机制，增强算法抗破解性。

后量子密码学

-针对量子计算机威胁，研究抗量子攻击的对称加密算法。

-关注基于格、编码、多变量等数学问题的加密方案。

-探索混合量子经典算法，应对部分量子攻击。

可验证加密算法

-设计可验证的对称加密算法，允许用户验证密文的完整性和正确性。

-引入验证机制，如消息认证码或数字签名。

-确保密文不可伪造，增强数据可靠性。

隐私增强技术

-集成隐私增强技术，如同态加密、差分隐私等，保护数据隐私。

-允许对加密数据进行计算和分析，无需解密，降低隐私泄露风险。

-探索homomorphicencryption和securemulti-partycomputation等先进技术。

量子安全对称加密算法

-设计量子安全的对称加密算法，既抵抗传统攻击，也抗量子攻击。

-融合经典密码学与量子计算原理，探索新的加密机制。

-利用量子特有特性，增强算法抗破解性。

可信计算

-在可信计算环境下，使用对称加密算法保护代码和数据的完整性。

-引入安全启动、内存保护等机制，防止恶意代码篡改。

-探索基于硬件的可信根，增强算法的可信性和安全性。对称加密算法的最新进展

对称加密算法是密码学中用于加密和解密数据的核心技术。通过使用相同的密钥，对称算法可以在发送方和接收方之间实现安全的通信。

近年来的对称加密算法研究取得了重大进展，以下是对一些引人注目的更新的概述：

高级加密标准(AES)

AES是一种流行的对称加密算法，被广泛用于各种安全应用中。最近的研究重点在于改进AES的性能和安全性。

*轻量级AES：研究人员开发了针对资源受限设备（如物联网设备）的轻量级AES变体，这些变体提供类似的安全级别，但具有更低的计算成本。

*抗侧信道攻击：侧信道攻击可以利用加密算法执行期间产生的泄漏信息来推测密钥。研究人员已经开发了抗侧信道攻击的AES变体，通过消除此类泄漏来提高安全性。

流密码

流密码是一种特殊类型的对称加密算法，它生成密钥流，然后与明文异或以加密数据。近年来，流密码的研究取得了以下进展：

*Trivium：Trivium是一种轻量级的流密码算法，具有很强的安全性和性能。它广泛用于低功耗设备，如射频识别(RFID)标签。

*Grain：Grain是另一个轻量级的流密码算法，它提供了与Trivium相似的安全级别，但具有更低的计算成本。它常用于要求高吞吐量的应用。

分组密码

分组密码是一种対称加密算法，它将数据分组加密。近年来，分组密码领域取得了以下进展：

*ARIA：ARIA是一种韩国开发的分组密码算法，它被用于韩国政府和产业界。它具有很强的安全性和高效的实现。

*SM4：SM4是一种中国开发的分组密码算法，它被用于中国政府和产业界。它提供了一个很好的安全和性能平衡。

后量子密码学

后量子密码学是对称加密的一个新兴领域，它专注于开发对量子计算机潜在威胁具有抵抗力的算法。近年来，研究人员开发了以下后量子对称算法：

*McEliece：McEliece是一种基于编码理论的后量子对称加密算法。它被认为对量子攻击具有很强的抵抗力。

*Kyber：Kyber是一种基于格子的后量子对称加密算法。它提供了一个很好的安全和性能平衡，适合广泛的应用。

结论

对称加密算法的研究不断取得进展，导致了性能、安全性、轻量级和抗量子攻击方面的改进。这些进展对于确保信息安全至关重要，并促进了安全计算技术的持续发展。第二部分非对称加密算法的性能提升关键词关键要点改进素数生成算法

-开发更有效率的素数生成算法，例如AKS算法，减少素数搜索时间。

-利用多线程并行化技术提高素数生成速度，充分利用计算资源。

-引入分布式计算框架，将素数生成任务分配到多个节点上处理，实现高并发和高吞吐量。

高效密钥管理

-研究轻量级密钥交换协议（例如ECDH、X25519），减少密钥协商开销。

-利用硬件安全模块（HSM）等硬件设备安全存储和管理密钥，增强密钥安全性。

-开发密钥管理系统，提供密钥生成、分发、更新和销毁的全面管理功能。

并行加密算法

-设计基于多核CPU架构的并行加密算法，充分利用多核处理能力。

-优化加密算法的并行实现，减少数据依赖和同步开销。

-探索基于GPU的加密算法加速，利用GPU的大规模并行计算能力。

新型加密算法

-研究基于后量子密码学（PQC）的算法，抵御量子计算机的攻击。

-探索同态加密算法，允许在密文下进行计算，增强数据隐私性。

-发展混沌加密算法，利用混沌理论的不可预测性提高加密强度。

量子加密技术

-利用量子纠缠等量子力学原理实现无条件安全的密钥分发。

-开发量子增强加密算法，将量子计算技术与传统加密技术相结合，提升加密性能。

-研究量子随机数生成器，为加密算法提供高质量的随机种子。

云计算平台优化

-针对云计算平台的特性优化非对称加密算法，例如利用弹性扩展机制提高计算资源利用率。

-开发云原生加密服务，提供可扩展、高可用和按需付费的加密能力。

-与云计算平台整合，利用云平台提供的身份认证、密钥管理和安全审计等服务。非对称加密算法性能提升

非对称加密算法通常比对称加密算法运算速度更慢，但安全性更高。近年来，研究人员提出了多种技术来提高非对称加密算法的性能，包括：

1.改进算法

研究人员不断优化非对称加密算法，以提高它们的计算效率。例如，Koblitz和Edwards曲线上的椭圆曲线密码学（ECC）已开发出新的曲线和算法，提供了更高的性能。

2.硬件加速

硬件加速技术可用于卸载非对称加密算法的计算密集型部分，从而提高整体性能。专用硬件，如密码协处理器，设计用于执行加密操作，比通用处理器更快。

3.并行处理

非对称加密算法可以并行化，利用多核处理器或多台计算机的可用计算资源。通过将算法分解成较小的任务并在多个处理器上同时执行，可以显著提高性能。

4.域参数化

对于某些非对称加密算法，如RSA，可以通过预先计算域参数来提高计算效率。这些预先计算的参数可以在算法运行时重复使用，减少计算量。

5.密码库优化

密码库优化技术可通过调整数据结构、内存管理和代码生成技术来提高非对称加密算法的性能。高度优化的密码库可以有效减少算法的开销。

数据

表1总结了不同非对称加密算法的性能比较：

|算法|密钥长度（位）|加密时间（毫秒）|解密时间（毫秒）|

|||||

|RSA-2048|2048|10.2|12.1|

|RSA-3072|3072|16.5|20.2|

|ECC-SECGP-256|256|0.4|0.5|

|ECC-SECGP-384|384|0.6|0.7|

|ECC-SECGP-521|521|0.9|1.1|

如表所示，RSA算法的性能低于ECC算法。随着密钥长度的增加，RSA的性能优势进一步下降。

性能影响因素

非对称加密算法的性能受以下因素影响：

*密钥长度：密钥越长，加密和解密时间越长。

*算法：不同算法的计算复杂度不同，从而影响性能。

*硬件：处理器的速度和架构会影响算法的执行时间。

*实现：密码库的优化程度会影响算法的效率。

应用

非对称加密算法的性能提升在以下应用中至关重要：

*数字签名：高性能算法可加速文档和消息的签名和验证。

*公钥基础设施（PKI）：非对称加密算法用于创建和管理数字证书，需要高性能算法来处理大量的证书请求。

*安全通信：在网络传输中使用非对称加密算法来建立安全连接，需要快速的算法来处理大量的数据。

*区块链：非对称加密算法用于保护区块链网络中的交易和数据，需要高效的算法来处理大量的交易。第三部分后量子密码学的发展关键词关键要点后量子密码学的发展

主题名称：新型抗量子算法的研究

1.开发基于格理论、编码理论和多变量多项式方程等数学难题的新型抗量子算法。

2.探索替代量子算法的非对称加密、签名和密钥交换机制。

3.评估这些算法的计算复杂度、安全性、效率和可实现性。

主题名称：抗量子密码标准化

后量子密码学的发展

随着量子计算的快速发展，传统密码学算法（如RSA、ECC）面临着来自Shor算法和Grover算法的威胁。为应对这一挑战，后量子密码学应运而生。

后量子密码学（PQC）概述

后量子密码学是一种旨在抵御量子计算机攻击的密码学技术。其基本原理是采用量子计算机无法有效破解的算法，例如基于格、离散对数和多变量多项式的算法。

PQC算法分类

根据其算法基础，PQC算法可分为以下几类：

*基于格的算法：使用格论中的技术，如NTRU、Kyber。

*基于离散对数的算法：使用离散对数问题，如McEliece、Rainbow。

*基于多变量多项式的算法：使用多变量多项式方程，如HFE、MQDSS。

PQC标准化工作

国际标准化组织（ISO）和美国国家标准技术研究所（NIST）等标准化机构正在努力制定PQC标准。NIST于2022年7月宣布了四种PQC算法入选最终候选名单：

*基于格的算法：CRYSTALS-Kyber

*基于离散对数的算法：CRYSTALS-Dilithium

*基于多变量多项式的算法：BIKE

*基于哈希的算法：SPHINCS+

PQC的应用

PQC技术已开始在各种安全计算领域得到应用，包括：

*区块链和加密货币：Post-QuantumSecureBlockchain、Quantum-ResistantLedger

*数字签名：FIDO2、RPKI

*密钥交换：TLS、IPsec

*云计算：VMWarevSphere、MicrosoftAzureSphere

PQC的挑战

PQC技术虽有望在量子时代确保安全计算，但也面临一些挑战：

*密钥大小：PQC算法通常需要比传统算法更大的密钥，可能会增加存储和传输成本。

*性能：一些PQC算法的计算和通信开销较高，可能影响系统性能。

*互操作性：不同的PQC算法之间缺乏互操作性，可能会限制其广泛采用。

PQC的展望

随着量子计算技术的不断发展，PQC越来越受到重视。预计在未来几年内，PQC算法将逐步取代传统密码学算法，为安全计算提供量子安全保障。然而，持续的研究和开发对于克服PQC面临的挑战并实现其广泛采用至关重要。第四部分密码散列函数的安全性增强关键词关键要点抗碰撞性增强

1.改进哈希函数的算法结构，采用多重迭代、位移、置换和逻辑操作，增加碰撞生成难度。

2.增大哈希输出比特长度，例如SHA-256至SHA-512，提高哈希值空间，降低碰撞概率。

3.引入随机性元素，例如使用初始化向量或盐值，使得同一输入在不同计算环境中生成不同的哈希值，减小碰撞风险。

抗第二原像性增强

1.增加哈希函数计算强度，通过增加迭代次数或哈希值长度，使得攻击者找到给定哈希值对应的原始消息变得更加困难。

2.使用单向函数构建哈希函数，使得逆向计算哈希值高度耗时，从而阻止攻击者通过逆向破解来获得原始消息。

3.采用隐藏参数技术，将额外的隐藏参数引入哈希计算中，使得攻击者无法通过哈希值恢复原始消息，增强抗第二原像性。

抗长度扩展性增强

1.使用密钥化哈希函数，通过引入密钥来关联哈希值与其消息，防止攻击者通过添加额外数据来扩展哈希值。

2.采用分块哈希技术，将消息分块并使用不同的哈希函数处理每个块，使得攻击者无法通过扩展已知哈希块来构造新的哈希值。

3.引入消息长度信息，将消息长度作为附加参数包含在哈希计算中，防止攻击者通过修改消息长度来伪造哈希值。

抗预像性增强

1.使用随机盐值技术，将随机盐值与原始消息结合，使得给定的哈希值对应的原始消息是唯一的。

2.采用哈希链技术，将哈希函数迭代应用于哈希值，形成一组连接的哈希值，使得给定的哈希值无法追溯到原始消息。

3.引入挑战-响应机制，要求攻击者在给定哈希值的情况下生成一个特定的消息，从而阻止攻击者直接找到消息的散列值。

抗选择性预像性增强

1.使用具有强伪随机性的哈希函数，确保即使攻击者可以选择输出哈希值，也难以找到与该哈希值对应的合法消息。

2.采用密钥拉伸技术，将低熵的密码材料通过多次迭代哈希计算转换为高熵的哈希值，提高抗选择性预像性。

3.引入多变量哈希函数，将消息的不同部分映射到不同的哈希值，使攻击者难以构造具有特定哈希值的欺骗性消息。

抗通用性增强

1.使用具有多重哈希函数的哈希算法，使得攻击者无法找到一条哈希碰撞路径，适用于不同的哈希目标。

2.引入多重哈希模式，将哈希函数应用于消息的不同部分，产生不同的哈希值，降低通用攻击的成功率。

3.采用前缀冲突技术，通过引入前缀冲突到哈希计算中，增加攻击者找到通用碰撞的难度。密码散列函数的安全性增强

简介

密码散列函数是对输入数据（信息）进行单向不可逆变换，生成固定长度输出（散列值）的函数。它们在安全计算中至关重要，用于数据完整性保护、消息认证、电子签名等应用。

安全性要求

安全密码散列函数必须满足以下要求：

*单向性：计算给定散列值的输入是不可能的。

*抗碰撞：计算两个具有相同散列值的不同输入是不可能的。

*第二原像抗性：给定一个散列值，找到一个具有相同散列值的任意输入是不可能的。

SHA-3标准

SHA-3（安全散列算法3）是SHA-2家族的后续标准，旨在增强密码散列函数的安全性。它基于Keccak算法，具有更强的抗碰撞和第二原像抗性，并适用于各种应用。

Sponge结构

SHA-3采用“sponge”结构，将输入消息块迭代地吸收到固定的内部状态（称为“sponge”）中，然后从该状态中提取散列值。这种结构提高了安全性，因为它可以有效地分散输入消息的统计信息。

并行处理

SHA-3算法可以并行处理输入消息，提高了散列速度。这对于需要快速进行数据完整性验证或消息认证的应用非常有用。

其他增强功能

除了上述增强功能外，SHA-3还具有以下特性：

*可扩展性：散列值长度可变，以适应不同的安全要求。

*抗长度扩展：攻击者无法通过向已计算的散列值附加任意数据来生成有效的散列值。

*域分离：SHA-3支持域分离，允许在不同的应用中安全地使用相同的散列函数，而不会导致冲突。

NIST标准

美国国家标准与技术研究院(NIST)已将SHA-3作为联邦信息处理标准(FIPS)公布，这意味着SHA-3已被美国政府和行业广泛接受。

应用

SHA-3被广泛用于各种安全计算应用中，包括：

*数据完整性保护

*消息认证

*电子签名

*密码学哈希表

*区块链技术

结论

密码散列函数的安全性至关重要，保障了数据完整性和消息认证。SHA-3标准通过采用Sponge结构、并行处理和其他增强功能，显著提高了密码散列函数的安全性。NIST的认可和广泛应用证明了SHA-3在安全计算中的重要性。第五部分量子计算对密码学的挑战关键词关键要点量子计算对密码学的挑战

主题名称：量子密码分析算法

1.量子算法，如Shor算法和Grover算法，大大提高了因子分解和碰撞寻找问题的速度。

2.这些算法对基于整数分解和碰撞抗性的密码系统构成严重威胁，如RSA和SHA-2。

3.量子密码分析算法的持续发展迫使密码学家寻找抗量子密码算法。

主题名称：后量子密码算法

量子计算对密码学的挑战

概览

量子计算的出现对现代密码学构成了重大挑战。量子算法有望在多项式时间内破坏广泛使用的公钥密码体制，这将严重损害网络安全。

对非对称密码体制的威胁

*整数分解算法：Shor算法可以在多项式时间内分解大整数，从而破坏基于整数分解的密码体制，例如RSA。

*椭圆曲线离散对数算法：Grover算法可以加速椭圆曲线离散对数问题，从而破坏基于椭圆曲线密码的算法，例如ECC。

对对称密码体制的威胁

*Grover算法：Grover算法可以加速对称密码的搜索空间，从而降低其安全性。

*量子相位估计算法：该算法可以估计量子态的相位，从而允许攻击者绕过对称密码中使用的置换-置换网络结构。

应对措施

为了应对量子计算的威胁，密码学家提出了以下应对措施：

*基于格的密码体制：格基密码体制在某些方面不受量子算法的影响，使其成为一种有前途的候选方案。

*后量子签名算法：这些算法旨在抵御量子攻击，包括基于哈希的签名，密钥交换和身份认证算法。

*多变量密码体制：多变量密码体制涉及多个变量，使其对量子攻击更具抵抗力。

*量子安全密码体制：这些密码体制利用量子力学的原理，在本质上是量子安全的。

国家标准化工作

各国国家标准化机构正在制定量子安全密码标准。例如：

*美国国家标准与技术研究院(NIST)：NIST正在进行后量子密码算法的标准化，并于2022年7月选择了四种后量子算法进行进一步研究。

*欧洲电信标准化协会(ETSI)：ETSI也在制定后量子密码标准，并于2023年1月发布了第一批草案标准。

*中国国家密码管理局(CMCA)：CMCA于2022年发布了《国家密码标准编制计划(2021-2025年)》，其中包括后量子密码标准的制定。

产业界响应

产业界也在探索量子安全的解决方案。例如：

*谷歌：谷歌正在开发基于格的密码算法，并将其整合到其云计算平台中。

*微软：微软正在探索量子相位估计攻击的缓解措施，并研究基于格的密码体制。

*IBM：IBM正在研究量子安全硬件和软件，包括量子安全随机数生成器。

时间表

量子计算机何时能够对密码学构成现实威胁尚不确定。专家估计，实用量子计算机可能在未来10-15年内出现。

结论

量子计算对密码学构成了重大的挑战，威胁着广泛使用的密码体制的安全。密码学家和标准化机构正在努力制定应对措施，以确保网络安全在量子计算时代。量子安全密码体制的采用对于保护数据和通信至关重要，需要产业界、学术界和政府的共同努力。第六部分零知识证明技术的应用关键词关键要点【零知识证明技术的应用】：

1.验证身份和访问控制：使用零知识证明技术，用户可以在不泄露密码或其他敏感信息的情况下证明其身份，从而增强身份验证的安全性并简化访问控制过程。

2.机密合约和多方计算：零知识证明使各方能够在不透露其私有信息的情况下执行联合计算和达成协议，从而实现机密性的同时保证计算的正确性。

3.电子投票和匿名认证：该技术允许选民匿名投票并验证选举结果的真实性，同时确保投票保密和投票者身份的不可链接性。

【区块链和分布式账本】：

零知识证明技术的应用

零知识证明(ZKP)是一种密码学技术，允许证明者向验证者证明他们拥有某种知识，而无需透露该知识的任何信息。这种强大的技术在安全计算中具有广泛的应用，因为它能够增强隐私和可验证性。

身份认证

ZKP在身份认证中发挥着关键作用。它允许用户向服务提供商证明其身份，而无需透露其密码或其他敏感信息。这显著提高了安全性，因为攻击者无法窃取用户的凭据来冒充他们的身份。例如，基于ZKP的身份认证系统已部署在许多企业和政府机构中，以增强员工和公民的在线安全。

端到端加密

ZKP在端到端加密中也至关重要。它使通信双方能够相互验证其身份并建立安全通道，而无需依赖可信第三方。这确保了消息的机密性和真实性，防止未经授权的拦截和篡改。著名的端到端加密应用程序，如Signal和WhatsApp，利用ZKP来保护用户通信。

电子投票

ZKP在电子投票系统中也得到应用。它允许选民证明他们已经投票，而无需透露他们的选择。这有助于确保选举的完整性和透明度，同时保护选民的隐私权。基于ZKP的电子投票系统已经部署在多个国家，包括爱沙尼亚和瑞士。

区块链

在区块链领域，ZKP被用于创建隐私增强型协议。例如，零知识证明可以用于隐藏交易的详细信息，同时仍然允许验证它们的有效性。这有助于保护用户隐私，并防止区块链网络上的潜在监视。

隐私保护

ZKP在保护个人数据方面具有重大潜力。它允许个人证明他们拥有某些属性（例如年龄或居住地），而无需透露这些属性的具体值。这种技术使企业能够遵守隐私法规，同时仍然验证用户的资格。例如，ZKP已用于电子健康记录访问控制，允许患者授权访问其医疗数据，而无需透露其个人身份信息。

科学计算

ZKP在科学计算中也得到了应用。它可以用于证明分布式计算的结果的正确性，而无需透露计算过程的详细信息。这有助于验证大型数据集的分析结果，并提高协作研究的可靠性。

展望

ZKP技术正在快速发展，不断涌现新的应用。随着密码学研究的进展，预计ZKP将在安全计算领域发挥越来越重要的作用。通过增强隐私、提高可验证性并保护敏感信息，ZKP将继续为数字社会的安全和可靠性做出显著贡献。第七部分多方安全计算协议的优化关键词关键要点安全多方计算协议的优化

1.协议设计优化：优化多方安全计算（MPC）协议的结构和算法，提高通信和计算效率，降低参与方的计算开销。例如，采用分层结构、并行计算和改进的秘密共享方案。

2.通信机制优化：使用高效的通信协议和网络技术，减少MPC协议中的通信开销。例如，采用低延迟的网络协议、优化消息打包和路由策略，以及利用并行通信通道。

3.硬件加速：利用硬件加速技术，如专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）和图形处理单元（GPU），提升MPC协议的性能。例如，通过定制化的硬件实现密码学运算和秘密共享机制，从而提高吞吐量和降低时延。

隐私保护增强

1.隐私预算优化：引入隐私预算的概念，量化MPC协议对参与方隐私的影响，并将其优化到可接受的水平。例如，通过调整安全参数、使用差异隐私技术，以及提供隐私级别的可配置选项。

2.可观察性最小化：设计和优化MPC协议，以最小化参与方对其他参与方信息的可见性。例如，采用盲签名和零知识证明技术，隐藏参与方的身份和输入数据。

3.威胁模型增强：考虑现实世界的威胁模型，增强MPC协议对各种攻击的抵抗能力。例如，防范来自内部攻击者、恶意参与方或窃听者的攻击，并采取措施缓解侧信道泄露。多方安全计算协议的优化

在多方安全计算（MPC）协议中，优化尤为关键，因为它可以提高协议的效率和可扩展性，从而使更实际的应用程序成为可能。

同态加密和混淆电路

*同态加密允许对密文进行操作，而无需解密中间结果。这使得无需在各方之间共享明文信息即可进行复杂的计算。

*混淆电路是一种编译技术，它将电路转换为难以反编译但仍能执行计算的代码。这提供了隐私保护，因为各方无法访问其他方的代码。

并行计算

*将MPC协议分解为多个并发执行的任务，可以显著提高性能。

*秘密共享和同态加密等技术使各方能够安全地协调并行计算。

电路优化

*电路最小化减少电路的大小，从而降低计算复杂度。

*电路重新排列优化电路结构，以最大限度地利用并行性和减少通信量。

协议优化

*阈值方案允许多个参与者共同执行MPC协议，即使其中一些参与者无法参与。

*主动容错机制确保MPC协议在存在故障的参与者时也能正确运行。

特定问题的优化

*选举：优化MPC协议以实现安全可靠的选举。

*拍卖：设计MPC协议以促进私有和公平的拍卖。

*机器学习：开发MPC协议以在保护隐私的情况下进行分布式机器学习。

其他优化技术

*可信计算：利用可信执行环境（TEE）来增强MPC协议的安全性和性能。

*量子计算：探索量子计算在MPC优化中的潜在应用。

*硬件加速：利用专用硬件来执行MPC操作，进一步提高效率。

优化MPC协议的进展

近年来，MPC协议的优化取得了重大进展：

*开发了新的同态加密方案，具有更高的效率和可扩展性。

*混淆电路编译器的性能得到显著提高。

*并行计算技术已经成功集成到MPC协议中。

*针对特定问题的MPC协议已针对效率和可扩展性进行了优化。

这些进展使MPC技术能够用于各种实际应用程序，包括隐私保护数据分析、安全多方计算和分布式人工智能。

结论

多方安全计算协议的优化对于提高其效率和可扩展性至关重要。通过利用同态加密、混淆电路、并行计算、电路优化和协议改进，研究人员能够开发出更强大、更高效的MPC