15、公钥基础设施(PKI)的现状与应对策略

公钥基础设施(PKI)的现状与应对策略

一、PKI 实施与基础设施问题

在线应用中存在诸多问题,比如有的是无尽的弹窗广告后页面加载失败,尤其是需要多页表单填写的在线政府应用问题更为突出。如果面向公众的材料都存在这样的问题,那么重要的内部交易或政府间交易的情况又如何呢?很多时候,这都是由损坏的 PKI 导致的。

一个严重损坏的 PKI 能让商业组织陷入困境,不可挽回地损害其声誉,政府 IT 系统也可能遭遇类似情况。从政治角度看,可能会不断投入资金试图解决问题,但这往往不是令人满意的解决方案。此外,政府和商业 IT 系统之间的接口也需要考虑,无论是通过网络还是直接实现,当一方操作规范而另一方不规范时,问题会尤为突出。

当前对云原生方法的热衷加剧了这些问题,使情况更加混乱。那些明智地维护自己物理基础设施的组织,对其 PKI 会有更好的控制。如果他们采用开源模式,就能拥有绝对控制权,包括对源代码的控制,而且成本很低甚至为零。采用这种方式还能深入了解 PKI 的细节,与第三方证书提供商建立可靠链接,清楚何时使用自签名证书以及每个证书的位置、有效期等信息。一旦发现外部问题,也能迅速标记出来,有助于相关方解决问题。

PKI 相关故障通常会带来严重后果,但很多归因于 PKI 故障的问题并未被报告,因为组织不想透露自己遭受了本可避免的失败,证书颁发机构也存在类似情况。所以我们不能认为所有技术都是好的,也不能认为方法的改变一定有帮助。建议采用开源模式,学习 PKI 的实际工作原理,使用开源工具,并组建内部专家团队来管理。同时要警惕云计算带来的潜在风险。

二、对一些流行技术的批判

很多关于 PKI 的书籍可能只是推广现有技术、深入探讨细节

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 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DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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