PGP透明加解密研究------代码结构与功能

本文介绍了一个加密驱动的设计细节,包括基础功能库、加密解密核心函数库、驱动MajorFunction派遣等功能模块。通过这些模块实现了文件加密、随机数生成及加密文件管理等功能。


代码结构与功能

文件

功能

说明

CFilterBase.Cpp

基础功能库类

例如GUID函数,hash函数,获得或者设置系统信息的函数等等;

CFilterCallback.cpp

应用层和驱动密码交互的回调函数类

例如Request()驱动请求应用层获得密码或者随机数的回调函数,Response()应用层回应回调函数;

CFilterCipherCFB.cpp

CFilterCipherCTR.cpp

CFilterCipherEME.cpp

加密与解密的核心函数库

 

CFilterEngine.cpp

驱动MajorFunction派遣函数类

 

CFilterFastIo.cpp

fastIO例程

 

CFilterHeader.cpp

CFilterHeaderCache.cpp

加密文件头的结构管理功能类

 

CFilterRandomizer.cpp

随机数发生器

 

CFilterVolume.cpp

被挂载过滤卷管理类

 

CFilterEntity.cpp

加密文件夹入口的管理类

当用户层添加待加密的文件夹,这个类会管理所有添加的加密入口

CFilterTracker.cpp

被加密解密文件管理类

访问被加密的文件时,都会在此功能类中被管理,一直到此文件被关闭而被此管理类所删除

CFilterPath.cpp

当前访问的加密文件夹操作功能类

包括在当前加密path生成和访问加密配置文件解析配置文件等等

CFilterFile.cpp

当前访问的加密文件夹的文件操作功能类

包括建立配置文件,生成或者访问读取加密文件等等操作

CFilterContext.cpp

派遣例程交互传递的上下文

 

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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