14、深入理解SSL/TLS及应用HTTPS的全面指南

深入理解SSL/TLS及应用HTTPS的全面指南

1. 理解SSL/TLS

TLS(传输层安全协议)如今已成为保障各类网络通信安全的标准,无论是网页服务、视频会议系统保护,还是VPN隧道建立,都离不开它。由于投入了大量精力来确保其加密原语的安全性(以及尝试破解),TLS成为了有史以来最可靠的安全协议。然而,这也使得TLS成为一个复杂的协议,很少有人能完全掌握它。

幸运的是,要正确保护一个Web服务,并不需要完全了解TLS的内部工作原理。下面将概述TLS的工作方式,并快速进入为发票开具系统启用HTTPS的步骤。

使用Web浏览器和HTTPS地址建立TLS连接很容易,但要获取更多关于连接建立的信息,需要使用OpenSSL的命令行。以下示例展示了通过 openssl 工具连接到 google.com 的一些TLS参数:

$ openssl s_client -connect google.com:443
---
Certificate chain                                                        
 0 s:/C=US/ST=California/L=Mountain View/O=Google Inc/CN=*.google.com    
   i:/C=US/O=Google Inc/CN=Google Internet Authority G2                  
 1 s:/C=US/O=Google Inc/CN=Google Internet Authority
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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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