24、软件应用安全防护全解析

软件应用安全防护全解析

1. 软件测试与安全问题

在软件测试中,堆或栈溢出、内存泄漏等问题会导致程序不稳定。部分工具,如 Cenzic 的 Hailstorm 或 Immunity 的 SPIKE,可对任意网络协议(如 HTTP)进行压力测试。很多公司满足了 Web 应用的使用测试需求,但对软件测试的安全方面关注较少。

2. 加密与认证问题
  • 密钥分发失误 :在产品中设计加密功能时,常见错误是密钥分发处理不当。例如,某在线业务为保护客户信用卡信息,在数据库中对其加密,但数据库服务器需解密数据,最终密钥两半都汇集到数据库服务器,若密钥和加密数据存于同一目标服务器,加密便失去意义。
  • PKI 设计漏洞 :PKI 设计存在一些常见漏洞,其中关键的是缺乏有效的撤销程序。任何值得攻击的 PKI 系统最终可能被攻破,若无法有效撤销被盗密钥,整个系统将受威胁。而且,撤销计划需网络支持,涉及多级密钥系统、撤销密钥和真实性检查。仅知加密或签名消息所用的公钥,无法确定实际持有该密钥的人。
  • 加密库的隐患 :使用加密库时,常忽略其为追求速度,多以 C 语言编写,且有复杂编码例程(如 ASN.1),这易导致缓冲区溢出漏洞。例如,Kerberos 实现的认证库就存在诸多问题。
3. HMACs 技术

在某些交易型服务器 - 客户端程序中,服务器给用户数据后,希望确保用户返回的数据未被篡改。例如,商店给客户端发送定价信息,客户端返回时,商店需确认价格未被降低。解决办法是使用哈希消

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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