65、数字签名与证书:保障信息安全的关键

数字签名与证书:保障信息安全的关键

1. 数字签名与证书的基本概念

在信息安全领域,密钥交换是实现安全通信的重要一步,但这个过程往往困难重重。为了解决密钥交换和验证密钥来源的问题,数字签名和数字证书应运而生。

1.1 数字签名

数字签名类似于纸质文档上的手写签名,用于指定文档的签署者或创作者。不同的是,手写签名可能被伪造,而数字签名除非其创建者的密钥被盗,否则无法伪造。

具体来说,当一个人想要对数字文档进行签名并发送给他人时,可以使用私钥对文档的“数字指纹”进行加密。接收者可以使用文档创建者的公钥对签名进行解密,从而验证发送者的身份。如果接收到的文档中的“数字指纹”无法正确解密,则说明文档可能已被篡改,不再有效。

数字签名由消息摘要(一串数字)和签名者的其他信息组成,例如时间戳。这个“签名”通过单向哈希函数进行加密,整个过程使用私钥完成。接收者收到数字签名后,可以使用公钥验证哈希值,确保其未被篡改,这一过程称为“哈希检查”。

1.2 数字证书

数字证书的主要作用是通过从可信证书颁发机构(CA)获得的数字签名,将公钥与个人或组织绑定在一起。证书包含公钥、组织信息、证书颁发机构名称、有效期和序列号等信息。

设置有效期可以降低对证书密钥的密码分析攻击的威胁,因为证书会在攻击者完成对密钥的分析之前过期。有效期的长短取决于证书中使用的密钥长度,较短的密钥通常对应较短的有效期,而较长的密钥则更难分析,有效期也更长。

2. 证书服务的作用与原理

2.1 证书的有效性与信任链

证书的有效性得益于证书颁发者的数字签名。这个签

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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