19、深入解析通信安全:传输层与消息层的保障

深入解析通信安全:传输层与消息层的保障

在当今数字化的时代,通信安全至关重要。无论是客户端与服务端之间的数据传输,还是消息的加密与认证,都需要可靠的安全机制来保障。本文将详细介绍传输层安全和消息层安全的相关知识,包括证书导入、加密协议、客户端认证以及服务身份验证等方面。

1. 证书导入与配置

在建立安全通信之前,需要进行证书的导入和配置。具体步骤如下:
- 服务器端 :将特定证书导入到“Trusted People”文件夹,这样服务器就能解密使用“ MyClientCert”私钥加密的消息,如数据消息和用于认证的数字签名,同时也能使用“ MyClientCert”公钥加密消息。
- 客户端
- 将特定证书导入到“Personal”文件夹,使客户端能够解密使用其公钥加密的消息,并使用其私钥加密消息。
- 将另一特定证书导入到“Trusted People”文件夹,让客户端可以解密使用“ MyServerCert”私钥加密的消息,并使用“ MyServerCert”公钥加密消息。

2. 传输层安全

传输层安全旨在为客户端和服务端之间的通信通道提供安全保障,主要包括加密和认证两个方面。
- 基本功能 :确保客户端和服务端之间的通信是加密的,只有双方能够理解交换的消息。加密算法可以是底层协议自带的(如HTTPS使用SSL),也可以在绑定中指定(如MSMQ可以使用RC4Stream或AES)。
- 客户端认证 :在建立通信通道时,客户端需要向服务端传递凭

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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