2、企业级安全实现与加密技术详解

企业级安全实现与加密技术详解

1. 企业级安全概述

在处理敏感数据时,数据安全至关重要,原因如下:
- 保护客户隐私:客户数据需严格保密,若数据被盗,客户将不再信任,企业可能面临倒闭。
- 防止欺诈和身份盗窃:信用卡、密码等信息需防止未经授权的使用。
- 保护商业机密:数据中可能包含重要的商业机密,需防止竞争对手获取。

除了保护数据,还需防止系统被未经授权访问,并构建强大安全的认证系统。而密码学是解决这些问题的关键。在交换敏感数据时,通常采用对称和非对称两种加密算法。

2. 对称加密算法:保护信息

2.1 问题描述

C4whIg05mhRpyiv9BqKSIAcXZFZeb76hMU5GO/sX3LM= 这一字符串是经过Base64编码的字节串,实际上是使用高级加密标准(AES)在密码块链接模式(CBC)下,以256位密钥长度加密的信用卡号。

2.2 所需库

使用 creditcard 库,安装命令如下:

$ gem install creditcard

2.3 解密实现

使用OpenSSL进行解密,代码如下:

require 'openssl'
require 'digest/sha1'

ciphertext = 'C4whIg05mhRpyiv9BqKSIAcXZFZeb76hMU
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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