20、保障计算机安全的全面指南

保障计算机安全的全面指南

1. 密钥管理

在保障计算机安全的过程中,密钥管理是至关重要的一环。

1.1 导出公钥

如果你希望他人能够加密只有你能访问的消息或文件,或者验证你发送的签名电子邮件,就需要与他人共享你的公钥。使用Seahorse可以轻松导出公钥,具体操作如下:
1. 运行Seahorse(通过“应用程序” -> “附件” -> “密码和加密密钥”)。
2. 在“我的个人密钥”选项卡中选择你的密钥。
3. 点击“导出”按钮。
4. 在弹出的提示框中,选择你希望保存文件的位置。保存后,你可以通过电子邮件将文件发送给他人,或者存储在闪存盘中交给他人。

需要注意的是,如果签名电子邮件的收件人没有你的公钥,他们将无法验证你的电子邮件签名,但仍可以阅读邮件内容并访问附件。签名通常会以一个扩展名为.pgp的文件形式附加在邮件中。

1.2 发布公钥

为了更广泛地分发你的公钥,可以将其发布到公钥服务器上。这样,任何有互联网访问权限的人都可以轻松获取你的公钥,这也是共享公钥的首选方法。发布公钥的步骤如下:
1. 运行Seahorse(“应用程序” -> “附件” -> “密码和加密密钥”),然后点击“远程” -> “同步和发布密钥”。
2. 弹出“同步密钥”对话框,点击“密钥服务器”按钮,指定你的密钥将发布的位置。
3. 在“首选项”对话框的“密钥服务器”选项卡中,你可以自定义密钥服务器设置。在这里,你可以指定查找密钥的位置和发布密钥的位置。最常用的密钥服务器是pgp.mit.edu,你可以从“发布密钥到”下拉列表中选择它,

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...
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