网络安全协议之比较(SSH、 PKI、SET、SSL)

什么是 SSH 密钥? 生成、身份验证、密钥对信息等 SSH 密钥依赖于使用两个相关的密钥,一个公钥和一个私钥,它们共同创建一个用作安全访问凭证的密钥对。这些密钥通常由组织的 IT 团队管理,或者更好的是,在受信任的证书颁发机构 (CA) 的帮助下,以确保它们的安全存储。如果这些孤立的密钥没有受到保护,它们可能会被恶意行为者窃取,然后他们可以使用仍然有效的凭据来访问您的关键业务系统和数据。SSH 密钥使用基于公钥基础设施 (PKI) 技术(数字身份认证和加密的黄金标准)的密钥对来提供安全且可扩展的认证方法。在使用 SSH 密钥之前,需要生成一个密钥对。 阅读详情
一、SSH介绍

什么是SSH?
传统的网络服务程序,如:ftp、pop和telnet在本质上都是不安全的,因为它们在网络上用明文传送口令和数据, 别有用心的人非常容易就可以截获这些口令和数据。而且,这些服务程序的安全验证方式也是有其弱点的, 就是很容易受到“中间人”(man-in-the-middle)这种方式的攻击。所谓“中间人”的攻击方式, 就是“中间人”冒充真正的服务器接收你的传给服务器的数据,然后再冒充你把数据传给真正的服务器。 服务器和你之间的数据传送被“中间人”一转手做了手脚之后,就会出现很严重的问题。

SSH的英文全称是Secure
SHell。通过使用SSH,你可以把所有传输的数据进行加密,这样“中间人”这种攻击方式就不可能实现了, 而且也能够防止DNS和IP欺骗。还有一个额外的好处就是传输的数据是经过压缩的,所以可以加快传输的速度。 SSH有很多功能,它既可以代替telnet,又可以为ftp、pop、甚至ppp提供一个安全的“通道”。

最初SSH是由芬兰的一家公司开发的。但是因为受版权和加密算法的限制,现在很多人都转而使用OpenSSH。 OpenSSH是SSH的替代软件,而且是免费的,可以预计将来会有越 来越多的人使用它而不是SSH。

SSH是由客户端和服务端的软件组成的,有两个不兼容的版本分别是:1.x和2.x。 用SSH 2.x的客户程序是不能连接到SSH 1.x的服务程序上去的。OpenSSH 2.x同时支持SSH 1.x和2.x。

SSH的安全验证是如何工作的
从客户端来看,SSH提供两种级别的安全验证。

第一种级别(基于口令的安全验证)只要你知道自己帐号和口令,就可以登录到远程主机。所有传输的数据都会被加密, 但是不能保证你正在连接的服务器就是你想连接的服务器。可能会有别的服务器在冒充真正的服务器, 也就是受到“中间人”这种方式的攻击。

第二种级别(基于密匙的安全验证)需要依靠密匙,也就是你必须为自己创建一对密匙,并把公用密匙放在需要访问的服务器上。 如果你要连接到SSH服务器上,客户端软件就会向服务器发出请求,请求用你的密匙进行安全验证。服务器收到请求之后, 先在你在该服务器的家目录下寻找你的公用密匙,然后把它和你发送过来的公用密匙进行比较。如果两个密匙一致, 服务器就用公用密匙加密“质询”(challenge)并把它发送给客户端软件。 客户端软件收到“质询”之后就可以用你的私人密匙解密再把它发送给服务器。

用这种方式,你必须知道自己密匙的口令。但是,与第一种级别相比,第二种级别不需要在网络上传送口令。

第二种级别不仅加密所有传送的数据,而且“中间人”这种攻击方式也是不可能的(因为他没有你的私人密匙)。 但是整个登录的过程可能需要10秒。
二、SSL介绍(Secure socket Layer & Security Socket Layer)

  一个应用程序的安全需求在很大程度上依赖于将如何使用该应用程序和该应用程序将要保护什么。不过,用现有技术实现强大的、 一般用途的安全通常是可能的。认证就是一个很好的示例。

  当顾客想从 Web 站点购买某个产品时,顾客和 Web 站点都要进行认证。顾客通常是以提供名字和密码的方式来认证他自己。 另一方面,Web 站点通过交换一块签名数据和一个有效的 X.509 证书(作为 SSL 握手的一部分)来认证它自己。 顾客的浏览器验证该证书并用所附的公用密钥验证签名数据。一旦双方都认证了,则交易就可以开始了。

  SSL 能用相同的机制处理服务器认证(就如在上面的示例中)和客户机认证。 Web 站点典型地对客户机认证不依赖 SSL — 要求用户提供密码是较容易的。而 SSL 客户机和服务器认证对于透明认证是完美的, 对等机 — 如 p2p 应用程序中的对等机之间一定会发生透明认证。

  安全套接字层(Secure Sockets Layer(SSL)) ,SSL 是一种安全协议,它为网络(例如因特网)的通信提供私密性。SSL 使应用程序在通信时不用担心被窃听和篡改。 SSL 实际上是共同工作的两个协议:“SSL 记录协议”(SSL Record Protocol)和“SSL 握手协议” (SSL Handshake Protocol)。“SSL 记录协议”是两个协议中较低级别的协议,它为较高级别的协议, 例如 SSL 握手协议对数据的变长的记录进行加密和解密。SSL 握手协议处理应用程序凭证的交换和验证。

  当一个应用程序(客户机)想和另一个应用程序(服务器)通信时,客户机打开一个与服务器相连接的套接字连接。然后, 客户机和服务器对安全连接进行协商。作为协商的一部分,服务器向客户机作自我认证。客户机可以选择向服务器作或不作自我认证。 一旦完成了认证并且建立了安全连接,则两个应用程序就可以安全地进行通信。按照惯例,我将把发起该通信的对等机看作客户机, 另一个对等机则看作服务器,不管连接之后它们充当什么角色。

名为 A 和 B 的两台对等机想安全地进行通信。在我们简单的 p2p 应用程序的环境中,对等机 A 想查询对等机 B 上的一个资源。 每个对等机都有包含其专用密钥的一个数据库(名为 keystore)和包含其公用密钥的证书。密码保护数据库的内容。 该数据库还包含一个或多个来自被信任的对等机的自签名证书。 对等机 A 发起这项事务,每台对等机相互认证,两台对等机协商采用的密码及其长度并建立一个安全通道。完成这些操作之后, 每个对等机都知道它正在跟谁交谈并且知道通道是安全的。 SSL (Secure socket Layer)安全套接层协议主要是使用公开密钥体制和X.509数字证书技术保护信息传输的机密性和完整性, 它不能保证信息的不可抵赖性,主要适用于点对点之间的信息传输,常用Web Server方式。

  安全套接层协议(SSL,Security Socket Layer)是网景(Netscape)公司提出的基于WEB应用的安全协议,它包括:服务器认证、 客户认证(可选)、SSL链路上的数据完整性和SSL链路上的数据保密性。对于电子商务应用来说,使用SSL可保证信息的真实性、 完整性和保密性。但由于SSL不对应用层的消息进行数字签名,因此不能提供交易的不可否认性,这是SSL在电子商务中使用的最大不足。 有鉴于此,网景公司在从Communicator 4.04版开始的所有浏览器中引入了一种被称作“表单签名(Form Signing)”的功能, 在电子商务中,可利用这一功能来对包含购买者的订购信息和付款指令的表单进行数字签名,从而保证交易信息的不可否认性。综上所述, 在电子商务中采用单一的SSL协议来保证交易的安全是不够的,但采用"SSL+表单签名"模式能够为电子商务提供较好的安全性保证。

三、PKI介绍

  为解决Internet的安全问题,世界各国对其进行了多年的研究,初步形成了一套完整的Internet安全解决方案, 即目前被广泛采用的PKI体系结构,PKI体系结构采用证书管理公钥,通过第三方的可信机构CA, 把用户的公钥和用户的其他标识信息(如名称、e-mail、身份证号等)捆绑在一起,在Internet网上验证用户的身份, PKI体系结构把公钥密码和对称密码结合起来,在Internet网上实现密钥的自动管理,保证网上数据的机密性、完整性。


  从广义上讲,所有提供公钥加密和数字签名服务的系统,都可叫做PKI系统,PKI的主要目的是通过自动管理密钥和证书, 可以为用户建立起一个安全的网络运行环境,使用户可以在多种应用环境下方便的使用加密和数字签名技术, 从而保证网上数据的机密性、完整性、有效性,数据的机密性是指数据在传输过程中,不能被非授权者偷看, 数据的完整性是指数据在传输过程中不能被非法篡改,数据的有效性是指数据不能被否认。一个有效的PKI系统必须是安全的和透明的, 用户在获得加密和数字签名服务时,不需要详细地了解PKI是怎样管理证书和密钥的,一个典型、完整、 有效的PKI应用系统至少应具有以下部分:

公钥密码证书管理。

黑名单的发布和管理。

密钥的备份和恢复。

自动更新密钥。

自动管理历史密钥。

支持交*认证。
  由于PKI体系结构是目前比较成熟、完善的Internet网络安全解决方案, 国外的一些大的网络安全公司纷纷推出一系列的基于PKI的网络安全产品,如美国的Verisign, IBM , Entrust等安全产品供应商为用户提供了一系列的客户端和服务器端的安全产品,为电子商务的发展提供了安全保证。 为电子商务、政府办公网、EDI等提供了完整的网络安全解决方案。


  PKI是一种新的安全技术,它由公开密钥密码技术、数字证书、 证书发放机构(CA)和关于公开密钥的安全策略等基本成分共同组成的。PKI是利用公钥技术实现电子商务安全的一种体系, 是一种基础设施,网络通讯、网上交易是利用它来保证安全的。从某种意义上讲,PKI包含了安全认证系统, 即安全认证系统-CA/RA系统是PKI不可缺的组成部分。

  PKI(Public Key Infrastructure)公钥基础设施是提供公钥加密和数字签名服务的系统或平台, 目的是为了管理密钥和证书。一个机构通过采用PKI框架管理密钥和证书可以建立一个安全的网络环境。 X.509格式的证书和证书废除列表(CRL); CA/RA操作协议; CA管理协议; CA政策制定。

四、SET协议介绍

  电子商务在提供机遇和便利的同时,也面临着一个最大的挑战,即交易的安全问题。在网上购物的环境中, 持卡人希望在交易中保密自己的帐户信息,使之不被人盗用;商家则希望客户的定单不可抵赖,并且,在交易过程中, 交易各方都希望验明其他方的身份,以防止被欺骗。针对这种情况, 由美国Visa和MasterCard两大信用卡组织联合国际上多家科技机构, 共同制定了应用于Internet上的以银行卡为基础进行在线交易的安全标准, “这就是“安全电子交易”(Secure Electronic Transaction,简称SET)。它采用公钥密码体制和X.509数字证书标准, 主要应用于保障网上购物信息的安全性。

  由于SET 提供了消费者、商家和银行之间的认证,确保了交易数据的安全性、完整可靠性和交易的不可否认性, 特别是保证不将消费者银行卡号暴露给商家等优点,因此它成为了目前公认的信用卡/借记卡的网上交易的国际安全标准。

  SET(Secure Electronic Transaction)安全电子交易协议是由美国Visa和MasterCard两大信用卡组织提出的应用于 Internet上的以信用卡为基础的电子支付系统协议。它采用公钥密码体制和X.509数字证书标准, 主要应用于B to C模式中保障支付信息的安全性。SET协议本身比较复杂,设计比较严格,安全性高, 它能保证信息传输的机密性、真实性、完整性和不可否认性。SET协议是PKI框架下的一个典型实现,同时也在不断升级和完善, 如SET 2.0将支持借记卡电子交易。 
网络安全协议SSH的研究与实现(论文) 网络安全协议SSH的研究与实现(论文),总共50几页,详细介绍了SSH的组织架构,并仿真实现 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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