14、店内移动支付的安全机制与网络模型解析

店内移动支付的安全机制与网络模型解析

1. EMV卡交易授权流程

EMV卡交易授权流程的逻辑与磁条卡交易并无本质区别,都包含卡认证和持卡人认证等多个步骤。不过,与磁条卡不同,EMV芯片卡具备处理能力,能够动态管理风险和进行加密计算。在EMV交易授权过程中,使用动态数据(如数字签名)来认证卡片,而非磁条卡交易中使用的静态数据。

具体来说,在EMV卡交易中,嵌入卡中的芯片会对卡和POS终端提供的数据(如购买金额、交易时间和终端生成的不可预测数字)进行加密。加密使用安全存储在卡上的对称密钥,以生成唯一的授权请求密码(AQRC)。这个密码最终会作为授权请求的一部分,与静态卡数据(如PAN)一起发送给发卡行进行认证。动态密码的使用降低了磁条卡交易中常见的伪造欺诈和盗刷风险。

2. 店内移动支付服务概述

大多数移动支付服务采用令牌化技术,该技术用非敏感令牌替换敏感凭证,以防止用户凭证的泄露和伪造。根据移动设备发送的令牌类型,移动支付服务可分为两类:基于支付令牌(PTB)和基于服务令牌(STB)。

支付类型 支付服务 移动设备兼容性
基于支付令牌(PTB) Apple Pay iPhone 6/6+/6s/6s+/Apple Watch
基于支付令牌(PTB) Android Pay
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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