数字签名

本文介绍数字签名的基本概念,并提供了一个使用Java实现的数字签名示例。示例中使用了RSA算法生成密钥对,通过SHA1WithRSA算法对消息进行签名,并验证签名的有效性。

数字签名,它是确定交换消息的通信方身份的第一个级别。上面A通过使用公钥加密数据后发给B,B利用私钥解密就得到了需要的数据,问题来了,由于都是使用公钥加密,那么如何检验是A发过来的消息呢?上面也提到了一点,私钥是唯一的,那么A就可以利用A自己的私钥进行加密,然后B再利用A的公钥来解密,就可以了;数字签名的原理就基于此,而通常为了证明发送数据的真实性,通过利用消息摘要获得简短的消息内容,然后再利用私钥进行加密散列数据和消息一起发送。java中为数字签名提供了良好的支持,java.security.Signature类提供了消息签名

 

package com.ijo.security;

import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerator;
import java.security.Signature;
import java.security.SignatureException;

public class DigitalSignature2Example {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		byte[] plainText = "Hello china".getBytes("UTF8");
		// 形成RSA公钥对
		System.out.println("Start generating RSA key");
		KeyPairGenerator keyGen = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
		keyGen.initialize(1024);
		KeyPair key = keyGen.generateKeyPair();
		System.out.println("Finish generating RSA key");
		// 使用私鈅签名
		Signature sig = Signature.getInstance("SHA1WithRSA");
		sig.initSign(key.getPrivate());
		sig.update(plainText);
		byte[] signature = sig.sign();
		System.out.println(sig.getProvider().getInfo());
		System.out.println("Signature:");
		System.out.println(new String(signature, "UTF8"));
		// 使用公鈅验证
		System.out.println("Start signature verification");
		sig.initVerify(key.getPublic());
		sig.update(plainText);
		try {
			if (sig.verify(signature)) {
				System.out.println("Signature verified");
			} else
				System.out.println("Signature failed");
		} catch (SignatureException e) {
			System.out.println("Signature failed");
		}
	}

}

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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