真正的安全必须是多通道的

真正的安全必须是多通道的。
电脑-互联网是一个通道,
座机、移动电话语言是一个通道,
移动短信是一个通道,
印刷的一次性密码本也是一个通道,
手持的密码(或校验码)生成器(如变码印鉴)也是一个通道(一定要脱离电脑的。插在电脑上的u盾之类的,已经会被来自电脑-互联网这个通道的攻击所利用)
。。。。

在单一的电脑-互联网通道上做再多的文章,如传递随机数作为通信加密密钥,如专门的密码输入控件,都不是根本的解决办法。

严格来说,通道必须是双向的,因此,印刷的一次性密码本只能算单向的,手机得到短信、密码生成器生成的密码再输入电脑提交的,也只能算单向的。

需要输入交易要素的校验码生成器,虽然也需要再输入电脑提交的,但可以算是双向的。

单向会存在一个很大的风险:当你从密码本、短信、生成器得到一个唯一的信息,输入电脑准备发送时,木马可能先你一步从密码输入框或键盘得到这个唯一信息,使用到它的一个非法的转战或交易请求,并先行发送到服务器。这样,你发送的交易只会被告知:失败。但是更严重的是,一个非法的交易已经被服务器所接受!

电脑-互联网是一个通道,其中http(s)算是一个子通道,email算是另一个子通道。

在很多 用户是普通的互联网用户 的普通网站而已,实现多通道是相当奢侈而且几乎不可能的。那么,利用多个子通道实现一个认证,也是相对仅仅通过http(s)是要安全一些。

这就是很多网站的注册机制要求通过邮件来确认的原因。邮件确认注册的另一个目的是确认注册者是有邮箱而不是临时起意,同时也获取了用户的邮箱。

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...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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