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本文详细介绍了.NET Framework的安全性机制,包括代码访问安全性、基于角色的安全性、加密服务等内容。探讨了.NET Framework 4中的安全性改进,如安全策略管理、安全透明度等,并提供了创建可靠应用程序的最佳实践。

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。net framework中的安全性

公共语言运行时和。netframework提供了许多有用的类和服务,他们是开发人员能够轻松编写安全代码 性,并使系统管理员能够自定义向代码授予的允许其访问受保护资源的权限。紫外,运行时和,netframework还提供了有用的类和服务,以便于使用加密系统和基于角色的安全机制

。netframework4中的安全性更改

安全性帮助主题(列出指想本节所含帮助主题的连接)

安全性的基本概念(概要介绍公共语言运行时的安全性能)

代码访问安全性(介绍如何与你代码中的代码安全性交互)

基于角色的安全性(介绍如何与你代码中的基于角色的安全性交互)

加密服务(概要介绍由,netframework提供的密码系统服务)

安全策駱管理(久使用与使用旧安全规则的代码,介绍如何管理代码访问安全策駱)

安全策駱最佳实施策駱(久使用于使用旧安全规则的代码,介绍一些管理代码访问安全策駱的最佳方法)

代码安全维护指南(介绍一些创建可靠的。netframework应用程序的最佳方法)

acl技术概述(描述托管类,通过这些托管类,你能够以编程方式或修改受保护的资源的自由访问控制列表和系统访问控制列表)

安全工具

asp.net web应用程序安全性

配置安全策駱

。netframework4中的安全性更改

安全策駱简化

2级安全透明度

过时权限请求

条件aptca

证据对象

证据集合

安全策駱简化

2级安全透明度

过时权限请求

条件APTCA

证据对象

证据集合

代码访问安全性更改的摘要

沙盒和权限模型

安全透明度

包含无法验证的代码

使用平台调用

执行assert操作

调用关键代码

从关键代码派生

调用受linkdemand保护的代码

安全模型的工作原理

安全性帮助主题

 如何:请求命令权限集的权限

如何:让部分受信任的代码 无法访问aptca程序集

在学习安全性的基础概念的内容时主要讲

安全权限(描述权限对象以及运行时如何使用这些对象)

类型安全和安全性(描述内存类型安全以及提供的安全性优点)

主体(描述受。net framework 基于角色的安全性支持的三类主体)

身份验证(提供关于。netframework基于角色的安全性支持的三类主体)

授权(提供关于。netframework 基于角色的安全性中使用的权限过程的概述)

asp。netweb 应用程序安全性

代码方访问安全性

基于角色的安全性

安全透明代码,级别2

安全安权限

代码访问权限

基于角色的安全性权限

类型安全和安全性

。netframework安全策駱


主体表示一个用户的标识和角色,并代表此用户操作,net framework中基于角色的安全性支持三种主体,

一般主体表示独立于windows用户和角色存在的用户和角色


windows主体表示windows用户及其角色。windows主体可模拟其他用户,这意味着此类主体在表示属于幕以用户的标示的同时,可代表该用户访问资源

自定义主体可由应用程序用该应用程序所需的任何方式定义,这种主体可以扩展主体的标示和角色的基本概念

示例

代码访问安全性

代码访问安全的关键功能

审核调用 堆栈

代码访问安全性基础知识

编写类型安全代码

强制性语法和声明式语法

透明代码

使用安全类库

编写可验证为类型安全的代码

安全性语法

声那明性安全

强制安全性

请求权限

如何: 请求命名权限集的权限

请求xml 编码的权限

使用安全类库

使用托管包装类


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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