为什么要用HTTPS?它有什么优点?

im即时通讯开发:为什么要用HTTPS?浅析短连接的安全性 对于IM开发者来说,IM里最常用的通信技术就是Socket长连接和HTTP短连接(通常一个主流im会是这两种通信手段的结合)。从通信安全的角度来说,Socket长连接的安全性,就是基于SSL/TLS加密的TCP协议来实现的;而对于HTTP短连接的安全性,也就是HTTPS了。到底什么是HTTPS?为什么要用HTTPS?今天就借此机会,跟大家一起深入学习一下HTTPS的相关知识,包括HTTP的发展历程、HTTP遇到的问题、对称与非对称加密算法、数字签名、第三方证书颁发机构等概念。说到HTTPS,那就得回到HTT 阅读详情

说到 HTTPS 相信大部分人都是不陌生,因为目前我们使用的绝大数网站都是基于 HTTPS 的,比如以下这些:

那么问题来了,他们为什么要使用 HTTPS 呢?HTTPS 有哪些过人之处呢?

1.HTTP

在说 HTTPS 之前,我们先要了解 HTTP,因为 HTTP 是 HTTPS 通讯的基础。 HTTP(HyperText Transport Protocol)超文本传输协议,它用于传输客户端和服务器端的数据。 HTTP 使用很简单也很方便,但却存在以下 3 个致命问题:

  1. 使用明文通讯,内容可以被窃听。
  2. 不验证通讯方的真实身份,可能会遭到伪装。
  3. 无法证明报文的完整性,很容易被篡改。

鉴于以上问题,所以现在的系统会使用 HTTPS 来替代 HTTP。

2.HTTPS

首先来说,HTTPS 并不是一种新的协议,而是在 HTTP 协议的基础上添加了加密机制 SSL(Secure Socket Layer)或 TLS(Transport Layer Security)。 HTTPS = HTTP + 加密 + 认证 + 完整性保护。

SSL 和 TLS

SSL(Secure Socket Layer)最早是由浏览器开发厂商网景公司开发的,此公司开发了 SSL 3.0 及 3.0 之前的版本,之后便将 SSL 交给了 IETF(Internet Engineering Task Force)Internet 工程任务组的手中,IETF 以 SSL 3.0 为基础开发了 TLS 1.0,所以可以认为 TLS 是 SSL 的“新版本”。

2.1 解决信任问题

作为 HTTPS 来说,首先要解决的就是信任问题,也就是身份效验的问题,如果不解决信任问题就会存在服务器伪装,也就是“中间人攻击”的问题。 所谓的中间人攻击指的是,正常情况下本该是客户端和服务端直接进行交互的,但此处冲出来一个“坏人”(中间人),它包含在客户端和服务器端之间,用于盗取和篡改双方通讯的内容,如下图所示:

HTTPS 解决信任问题采用的是数字证书的解决方案,也就是服务器在创建之初,会先向一个大家都认可的第三方平台申请一个可靠的数字证书,然后在客户端访问(服务器端)时,服务器端会先给客户端一个数字证书,以证明自己是一个可靠的服务器端,而非“中间人”。 此时浏览器会负责效验和核对数字证书的有效性,如果数字证书有问题,那么客户端会立即停止通讯,如果没问题才会执行后续的流程,如下图所示:有了数字证书之后,就可以验证服务器端的真实身份了,这样就解决了“中间人攻击”的问题,也解决了伪装的问题。

2.2 解决明文传输和完整性问题

虽然上面我们已经解决了信任问题,然而因为通讯双方是明文通讯的,所以在通讯时依然存在通讯内容被窃听的风险,此时应该怎么办呢? 于是我们想到,使用加密来解决信息暴露的问题。

加密的分类

加密主要分为两大类:对称加密和非对称加密。

  • 在对称加密中,有一个共享秘钥,通过这把共享秘钥可以实现信息的加密和信息的解密,它的特点是加密和解密的速度很快,但因为共享秘钥的问题,一旦共享秘钥被截获,那么所谓的加密和解码也就是一纸空谈了。
  • 在非对称加密中,有一对秘钥:公钥和私钥,使用公钥可以加密信息,但不能解密信息,使用私钥可以解密信息。它的特点是服务器端保存私钥,不对外暴露,只将公钥发送给客户端,而其他人即使拿到公钥,也解密不了加密的信息,所以此方式更安全,但非对称加密的执行速度比较慢。

那在 HTTPS 中要使用对称加密还是非对称加密呢? 使用对称加密,速度快,但不安全;使用非对称加密安全,但速度慢。 只有小孩做选择,成年人都要,所以 HTTPS 中既使用了非对称加密也使用了对称加密 ,它的整个交互流程是这样的:

HTTPS 执行流程如下:

  1. 客户端使用 HTTPS 访问服务器端。
  2. 服务器端返回数字证书,以及使用非对称加密,生成一个公钥给客户端(私钥服务器端自己保留)。
  3. 客户端验证数字证书是否有效,如果无效,终止访问,如果有效:
    1. 使用对称加密生成一个共享秘钥;
    2. 使用对称加密的共享秘钥加密数据;
    3. 使用非对称加密的公钥加密(对称加密生成的)共享秘钥。
    4. 发送加密后的秘钥和数据给服务器端。
  4. 服务器端使用私钥解密出客户端(使用对称加密生成的)共享秘钥,再使用共享秘钥解密出数据的具体内容。
  5. 之后客户端和服务器端就使用共享秘钥加密的内容内容进行交互了。

这样,HTTPS 既保证了安全性,同时又保证了高效性,可谓鱼和熊掌兼得。

使用加密的方式也间接的保证了数据的完整性问题,如果是不完整的数据或有多余的数据,那么在解密时会报错,这样就能间接的保证数据的完整性了。

总结

使用 HTTP 协议存在明文通讯和中间人攻击等问题,但这些问题在 HTTPS 中得到了有效的解决,HTTPS 通过数字证书解决了中间人攻击的问题,使用加密手段解决了明文通讯和数据完整性的问题。

HTTP有哪些优点?又有哪些缺点? 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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