14、提升信任可见性:证明的作用

提升信任可见性:证明的作用

1. 证明基础设施的组件交互

证明基础设施与 IT 基础设施中的多个关键组件进行交互。它涉及端点设备(如台式机或笔记本等传统客户端)以及服务器端点。证明服务通过 API 和/或设备上的代理(取决于架构)与这些端点通信,以收集信任状态信息。同时,证明服务会与管理控制台等管理组件通信,提供状态信息,并将证明结果和信息提供给基础设施中的其他应用(如自助服务或订购门户、安全策略工具、云编排应用等),以支持可信计算的关键使用模型。

以下是证明服务涉及的主要组件及其功能:
| 组件类型 | 具体组件 | 功能概述 |
| ---- | ---- | ---- |
| 端点组件 | 传统客户端、服务器端点 | 提供收集平台启动状态和其他有用平台数据的机制,并将数据打包报告给证明服务器/服务 |
| 服务组件 | 证明服务器、隐私 CA、证明缓存等 | 评估并提供平台信任状态断言,验证信息源,比较报告值与白名单,具备打包响应信息的机制 |
| 管理组件 | 服务管理员门户 | 整合、监控和显示信任状态,为配置证明服务、构建和管理白名单数据库等工具提供管理前端 |

2. 各组件详细功能
  • 端点组件 :主要负责从 TPM 收集平台启动状态和其他潜在有用的平台数据(如地理标签/资产标签数据),并使用 XML 模式进行打包。在大多数主机操作系统环境(如 Linux 及相关开源虚拟机管理程序 KVM 或 Xen)中,主机上会驻留信任代理来提供此功能。部分虚拟机管理程序环境(如 VMware vSphere)可自行提供平台信任信息到证明基础设施。信任代理的工
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值