电子合同签名软件

本文探讨了原笔迹电子签名技术如何通过生物特征识别和加密保护,提供比传统CA认证更高的安全性和真实性,以确保电子签名的法律效力。重点介绍了其技术优势,如身份验证、防篡改和意愿表达能力。

电脑程序或者手机APP、小程序等,都可以是电子签名的软件载体,也可以接入到业务系统中,电子签名实际上是一个功能性软件代码!当然不能保障电子签名基础功能的,不能成为可靠的电子签名,基本上就没有法律效力。

《电子签名法》第十三条规定:电子签名同时符合下列条件的,视为可靠的电子签名:

(一)电子签名制作数据用于电子签名时,属于电子签名人专有;

(二)签署时电子签名制作数据仅由电子签名人控制;

(三)签署后对电子签名的任何改动能够被发现;

(四)签署后对数据电文内容和形式的任何改动能够被发现。

当事人也可以选择使用符合其约定的可靠条件的电子签名。

如何选择一款更好的电子签名软件?

早期的电子签名技术没有得到突破,为了应付市场上电子签名的需求,所以国家规定在技术达不到要求的情况下,由国家认可的第三方机构,来对身份进行认证。这明显是一种无奈之举!

原笔迹电子签名技术

改变现在市场CA数字证书的模式,从所有的电子签名均由CA认证下完成,变成不需要第三方认证的—生物特征识别方式。

采用原笔迹专利技术,记录笔画、笔序、笔压等个人生物特征签名信息,电子签名数据能与签名人可靠地联系起来,确保签署人真实身份。

采用IBC基于标识密码体系,在进行电子签名时,需要签名人输入个人标识信息进行签名确认,签署过程是电子签名人自由意志的体现,确保签署人真实意愿。

采用国密加密算法、点对点加密传输、区块链等技术,防止签名数据和签署电文被篡改,同时利用签名识别、笔迹还原、笔迹溯源、档案验真等技术,确保任何改动都可被呈现,保障签名、电文保真。

安全性更高

原笔迹电子签名技术是一种事前安全识别技术,如果不是本人进行签字,电子合同无法进行签订生效,而且有效拒绝冒签、盗签的情况。

而CA之类的第三方认证电子签名,是以第三方识别身份下发证书,对证书的使用存在监管不力的情况,导致非主动意愿下的电子合同被签订,事后纠纷率偏高。

其辅助结合的人脸等生物特征识别,是一种静态的识别技术,能够表达“签到”的行为而无法表达“确认”的行为。无法有效表达签名只由本人控制的意愿。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算与仿真方拓展自身研究思路。
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