【计算机网络】HTTPS 的加密流程

HTTPS安全协议:加密流程详解
本文详细介绍了HTTPS协议如何通过数字证书、验证过程、生成对称密钥以及加密通信来确保客户端与服务器间数据传输的安全,防范中间人攻击等威胁。

  HTTPS (Hypertext Transfer Protocol Secure) 是一种安全的 HTTP 协议,采用了加密通信技术,可以保护客户端与服务器之间的数据传输安全,从而防止中间人攻击、窃听、篡改等恶意操纵。HTTPS 的加密流程包括以下几个步骤:

  1. 客户端发送请求:当客户端需要访问某个 HTTPS 网站时,首先会向服务器发送一个请求。
  2. 服务器发送数字证书:当服务器收到请求后,会将数字证书发送给客户端。数字证书里包含了网站的信息,如域名、公钥等。
  3. 客户端验证证书:客户端收到数字证书后,会先验证证书的合法性。首先会检查证书是否过期,其次会验证证书颁发机构的合法性。
  4. 生成随机数:如果证书验证通过,客户端会生成一个随机数作为对称密钥的一部分。
  5. 加密对称密钥:客户端使用服务器的公钥对随机数进行加密,从而生成对称密钥。
  6. 传输对称密钥:客户端将加密后的对称密钥发送给服务器。
  7. 服务器解密对称密钥:服务器使用自己的私钥对加密的对称密钥进行解密,从而得到对称密钥。
  8. 通信加密:客户端和服务器使用对称密钥进行通信加密,从而保证数据传输的安全性。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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