12、可信执行环境认证机制揭秘

可信执行环境认证机制揭秘

1. 远程认证概述

在可信执行环境(TEE)中,对执行程序进行测量(即应用程序代码的加密哈希)是很重要的。TEE 还会创建额外的声明来识别可信计算基(TCB,即需要被信任的硬件和软件的数量),以便验证者能够评估平台的真实性。这些声明会被收集并进行加密签名,形成证据,之后由验证者观察并决定是否接受。一旦证明证明者是真实的,依赖方就可以安全地与其交互,传输机密数据或委托计算。

远程认证软件的问题在学术界已经得到了广泛研究,并且工业界也有相关的实现。主要有三种远程认证方法:
- 基于软件的远程认证 :不依赖任何特定硬件,特别适用于低成本用例。
- 基于硬件的远程认证 :依赖于信任根,这是一个或多个根植于硬件的加密值,以确保声明是可信的。例如,可以使用防篡改硬件来实现信任根,如可信平台模块(TPM)、物理不可克隆函数(PUF)或芯片中融合的硬件密钥。
- 混合(基于软件和硬件)的远程认证 :结合了硬件设备和软件实现,试图利用两者的优势。

2. 相互认证

可信应用程序可能需要更强的信任保证,确保安全通道的两端都经过认证。例如,从传感物联网设备检索机密数据时,设备必须对远程方进行身份验证,而远程方必须确保传感设备未被欺骗或篡改。相互认证协议就是为了评估通信中涉及的两个终端设备的可信度而设计的。

3. 使用 TEE 发布认证

有多种解决方案可用于实现可信计算的硬件支持,而 TEE 尤其有前景。通常,TEE 通过隔离系统的关键组件(如部分内存),拒绝更高级别但不

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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