智链安全——MWORKS赋能的信安算法实验

简介

《信息安全算法实验》首次将国产 MWORKS 仿真平台与信息安全教学深度融合。课前引导学生通过线上培训、B 站资源自主学习，完成软件安装注册；实验环节中聚焦基础操作教学，要求学生至少使用MWORKS完成 “安全密码检测” 等核心实验，全面使用者获成绩加分；课后通过仿真能力考察，选拔优秀学生组队参加蓝桥杯专项赛，参加蓝桥杯专项赛并斩获总决赛三等奖，展现了 MWORKS 在信息安全领域的应用价值与育人成效。

案例说明

1. 案例概述
《信息安全算法实验》是一门融合了密码学、计算机科学与数学基础等多学科知识的集中实践类课程。通过学习本课程，不仅可以使学生充分理解密码学相关理论知识，还可以让学生掌握算法设计、调试程序、改进算法的方法，学会通过对比选择最适合问题求解算法的方法,培养学生分析算法，锻炼其逻辑思维能力和想象力，并鼓励学生运用算法知识解决信息安全中的实际问题，培养学生的独立科研的能力和理论联系实践的能力。

与以往教学案例不同的是，本案例引入国产仿真软件 MWORKS，并赋能《信息安全算法实验》,案例内容涉及课前、实验教学环节与课后三个模块。如图 1所示，系统阐释了本案例设计理念的层次化结构特征。

课前鼓励学生参加线上 MWORKS 培训等方式自行学习 MWORKS 的基础操作。

实验教学环节，指导学生完成 MWORKS 的安装与注册，实验内容包含“密码宝盒、安全密码检测、迷宫密码门、基因编码、折叠加密”五个题目，需要学生掌握的理论知识有进制转换、字符串处理、数论与逻辑设计、递归算法、数组操作等多个核心知识点，并要求至少使用 MWORKS 软件完成“安全密码检测” 题目，同时激励学生尝试用 MWORKS 完成全部实验内容，对全面使用MWORKS 的学生给予成绩加分奖励。

课后，通过考察学生的仿真能力，优选编程能力突出的学生组队加第十六届蓝桥杯大赛专项赛暨智能装备数字化建模大赛，充分体现课赛融合，反哺课程教学。

** 通过 MWORKS 的赋能**，强化了《信息安全算法实验》课程的教学效果，学生不仅熟悉了国产软件在信息安全领域的应用潜力，还提升了其对本土技术生态的关注与支持。能够培养学生对国产软件应用与开发的认同感与信任感，同时增强了他们对我国自主创新能力的理解和自豪感。这样的教学实践有助于激励学生主动参与国产软件的研究与推广，为推动我国软件产业的发展贡献力量。

本案例包含的文件为：
1.案例说明书
2.各算法题目程序代码及运行结果（见附件材料）
3.MWORKS 赋能课赛融合获奖情况（见附件材料）

图 1 本案例设计理念的层次化结构特征

2. 案例教学目标

本教学案例基于 MWORKS 系统平台创新构建算法实践教学体系，通过“理论验证-算法重构-应用迁移”的三阶式教学设计，系统培养学生算法设计与工程实践能力。具体的教学目标如下：

1.掌握基于 MWORKS 平台的算法设计、程序调试与迭代优化方法；
2.通过 MWORKS 仿真对比实验，具备算法复杂度分析与性能择优能力；
3.能够运用算法知识解决信息安全中的实际问题（如安全密码检测，设计加解密算法等）；
4.建立“实验-竞赛”衔接机制，通过课赛结合完成相关竞赛成果转化；
5.激励学生主动参与国产软件的研究与推广，培养学生对国产软件应用与开发的认同感与信任感。（思政教学目标）

3.案例教学建议

本案例为面向西安邮电大学网络空间安全学院密码科学与技术专业大二学生开设的集中实践课程。课程安排为期两周，每天授课时间为上午 8:00 至下午14:00，计划总课时数为 52.5 学时。教学过程分为课前准备、实验教学以及课后教学三个环节，具体案例教学流程图如图 2 所示。

图 2 本案例具体教学流程图

课程的详细安排如下：
(1) 案例引入

引入 1：随着人工智能在个人和专业领域的日益普及，其滥用可能带来的数据泄露问题也日益严重。据相关分析预测，2025 年最大的风险之一将是员工无意中将敏感信息输入到如 ChatGPT 或 Google Gemini 等人工智能平台，从而引发数据泄露。人工智能系统具有强大的数据处理能力，但一旦这些数据被输入到外部人工智能工具中，信息泄露的风险将显著增加。这种情况不仅影响个人隐私，还可能威胁企业和组织的核心机密。在此背景下，如何对人工智能的使用实施严格的控制和治理，成为确保数据安全的关键环节。只有在充分发挥人工智能驱动的生产力优势的同时，平衡并满足对数据隐私保护的严格需求，才能有效应对这一挑战。

通过引入 1 可以深刻体现信息安全的重要性。在课程教学中，引入这一现实情境，不仅有助于学生认识到人工智能工具带来的潜在威胁，还能提升其对安全算法的兴趣和理解，从而培养他们在未来工作中更好地应对信息安全问题的能力。

引入 2：工业软件是所有复杂系统研发设计、仿真验证和数字制造的必备工具，已经成为衡量一个国家工业竞争力的核心指标。在传统工业软件领域，我们一直处于落后状态，尤其是研发设计类工业软件，高端研发设计工业软件 95%被欧美垄断。自 2018 年以来，工业软件已经被普遍认为是中国“缺芯少魂”的卡脖子瓶颈问题。2020 年美国 MathWorks 公司对哈工大、哈工程等高校禁用MATLAB，正是高端工业软件卡脖子的典型体现。

因此，科学计算与系统建模仿真是装备数字化的关键与落地的支撑。不管是要解决卡脖子工业软件的问题，还是要打造装备数字化的自主支撑平台，中国都需要有自主的科学计算与系统建模仿真平台！

MWORKS 已经从 2015 年单纯的系统建模仿真软件，发展到融合系统架构设计、科学计算、系统建模仿真、云端协同建模等多个核心软件及系列算法库、模型库、工具箱于一体的新一代科学计算与系统建模仿真平台，成为国际上第四个支持科学计算与系统建模仿真一体化的平台，为世界提供科学计算与建模仿真平台的中国选项。

通过引入 2 帮助学生深刻认识科技自主对于国家安全、经济发展和产业竞争力的重要意义。学生可以切实体会到，掌握核心技术和自主研发能力，不仅是提升我国工业软件水平、摆脱对外依赖的关键，更是保障国家技术安全和实现科技强国战略的基础支撑。通过以 MWORKS 平台为核心的实例教学，学生不仅能够理解自身学习和研究的现实价值，还能够增强使命感和责任感，从而在未来职业生涯中积极投身于自主技术创新，致力于推动中国科技产业的高质量发展，为国家的数字化、智能化转型贡献智慧与力量。

(2) 案例教学课时分配

本案例教学采用“理论-实践-工程创造”三位一体的系统性设计，通过 52.5课时的结构化安排，构建了混合式教学、翻转课堂以及分层实验的多层次培养体系。课程以信息安全算法实现为主线，深度融合 MWORKS 软件生态，通过“基础程序设计→算法效能优化→工程方案实现”的进阶式能力培养路径，结合虚实交互的工程场景和梯度激励机制，着力培养学生在信息安全领域的算法实现能力、工具应用能力和创新设计能力，形成“知识建构-工具驾驭-工程思维”协同发展的教学闭环。具体教学课时分配情况如表 1 所示。

(3) 课程考核方式
《信息安全算法实验》的考核方式以过程考核为主，根据过程考核得到期末考核成绩。过程考核涵盖平时成绩、实验能力、实验验收及实验报告四个部分；期末考核则综合各项表现，形成最终评价。期末总评成绩采用五级制记入成绩单。具体转换方式是根据百分制的综合成绩，按照对应规则转化为五级制成绩。

3. 开放性问题
（1）如何进一步扩展 MWORKS 的应用场景，例如使用 Julia 语言仿真经典的加密算法或支持跨平台兼容性模块，可能会对学习效果产生怎样的影响？如何平衡工具的复杂性与学习成本之间的关系；
（2）如何使用 MWORKS 平台引入深度学习算法来解决数据加密与解密或算法优化的问题，例如使用深度学习模型分析密码模式或优化算法性能；
（3）结合 MWORKS 仿真平台，如果希望实现课程与竞赛的深度融合，应该在教学中增加哪些内容或环节，例如，是否需要更多的竞赛模拟训练、团队合作环节，或者难度更高的开放性实验题目。

版本说明

V0.0.1，2025-08-05 10:52

• 初始版本

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