保持好奇心並付諸行動
Scientia在密碼理論研究當中有兩個特性對於安全的密碼系統來說是不可或缺的，分別是混淆(confusion)以及擴散(diffusion)這兩種特性，由Claude Shannon提出利用這兩種特性是想要抵抗密碼分析上被統計出明文的情況，confusion應用在對稱式密碼系統當中想要讓明文以及輸出密文之間的局部關聯性隱藏起來，其實就是用密鑰來對要加密的資料做影響，而diffusion則是要防止攻擊者能夠利用密文的統計性質找出對應的明文。
為什麼我們需要亂數？在密碼理論的研究領域當中，我們非常注重random number的來源，計算過程以及運算完成後的亂度性質，不管從數學性(mathematical)、隨機性(stochastic)、以及量子性(quantum)，另外蒙地卡羅系列的計算、數值分析、統計研究、隨機演算法
Scientia首先讓我們定義
為一個群，我們說是solvable/soluble(可解)的話代表存在filtration 
使得說
Scientia我們在搜集惡意APT(Advanced Persistent Threats)事件時會需要一些有關聯性的資訊，透過這些資訊能夠指示出系統或網路中可能已經受到侵害的特定特徵或跡象，包括檔案特徵、網路特徵、主機特徵、電子郵件特徵、使用者行為特徵、 日誌特徵以及應用程式特徵等等。
Scientia在Palo Alto防火牆要兩項功能一個是Application Block Page另外一個是URL Filtering and Category Match Block Page到Device→Response Pages找到Application Block Page可以使.
在數論當中群(Group)是其中一種重要的概念，代數最基本由三種結構組成：群 Group, 環 Ring, 體 Field，而群作為最基本的代數結構，也是我們在密碼系統中常常使用的，故需要先了解群的定義對於後續密碼系統分析會比較方便。
ScientiaSupervised Anomaly Detection將所有的訓練資料以及測試資料集都進行標記標準的機器學習都會使用這種方法(SVM, 神經網路)Semi-supervised Anomaly Detection標記少量的訓練資料，其中把所有正常的資料點都看成同一個class，但..
Scientia當我們在進行異常檢測時，通常會需要注意三個條件：正確的偵測：檢測到的異常資料需要與流程設計想要找到的異常資料是一致的False Positives：檢測過程都是正常的..
![\[\phi = (\bar{x} \wedge y) \vee (x \wedge \bar{z})\]](https://scientia-potentia-est.com/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-9ec07f78e20f956306f56af1de45a787_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")