加密算法在高速和电路等小空间的实现中存在一些重大挑战，尤其是公钥加密算法。 1970年MIT和斯坦福大学构建了通信安全的支柱，包括在线购物，登录电子邮件服务器和企业VPN，以及通过互联网或蜂窝通信网络进行的许多其他活动。

所有公钥密码函数，如公钥加解密操作、数字签名生成和验证操作、同态函数、各种密码协议、后量子密码函数，都是基于数和多项式群、环和场的算术。

现代密码学的安全性依赖于随机数的质量，随机数用作密钥、私钥以及临时变量和初始化变量。过去3年的研究已经建立了密码随机性的基础，就其在不同度量下的熵及其作为表示方法和基础数学函数的复杂性而言。

同态加密是一种加密形式，允许在不解密的情况下对加密数据进行计算。同态加密用于保护外包存储和计算的隐私，允许数据被加密成密文并外包到商业云环境进行处理。

机器学习专注于基于生物学启发的学习模型的算法和架构的设计。它是一门跨学科学科，包括生物学、物理学、数学、计算机科学和电子工程，以设计人工神经系统，其物理结构和设计原理模仿生物神经系统的物理结构和设计原理。