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

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度优化控制,提升系统能效经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径代码参考;③服务于学术研究论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或其他优化算法的融合研究。
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