31、云安全崛起的文献计量分析

最新推荐文章于 2025-08-01 08:04:52 发布
最新推荐文章于 2025-08-01 08:04:52 发布
阅读量111 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 解读《大数据与物联网安全手册》 文章标签： 云安全 云计算 文献计量分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/oauth7security/article/details/149855523

云安全崛起的文献计量分析

1 研究方法

本研究采用文献计量分析这一量化方法，用于展示科技成果产出的趋势与增长情况。该分析基于科研出版物提供信息，还能确定研究人员、组织或机构的影响力。一些创新和技术研究依赖此方法进行分析，例如1991 - 2015年农业地理信息学分析、复杂或不确定环境下的模糊决策分析、2000 - 2014年可扩展商业报告语言（XBRL）趋势研究以及恶意软件崛起研究等。

为开展本研究，我们选择从Web of Science数据库获取核心数据。该数据库涵盖IEEE explorer、ACM、Elsevier等多个数据库，几乎涵盖所有研究领域，包含超过5000万条不同类别的信息，如期刊、书籍、会议和文章等，其收录的出版物质量得到全球各机构广泛认可。

研究过程如下：
1. 关键词搜索 ：使用“云计算安全”和“云安全”作为搜索词，在2010 - 2018年期间，搜索摘要和标题中包含相关词汇的所有出版物。之所以选择这个时间段，是因为云计算在2000年代初开始流行，2010年之前的数据质量不佳。最终找到过去8年与云安全相关的出版物共753份，包括文章、期刊、书籍和会议等多种形式。
2. 数据筛选 ：排除不相关的出版物，如韩国期刊数据库（KCI）、SciELO引文索引、德温特创新索引和其他非英文出版物，最终剩下656篇文章用于分析。
3. 分析标准 ：
- 每年的出版物数量
- 按国家划分的出版物数量
- 按作者划分的出版物数量
- 高被引文章的出版物数量
- 按研究领域划分的出版物数量

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
深入探讨互联网广告：变现机制与行业趋势
张彦峰的博客
08-22 5万+
无论是互联网企业还是传统的其他企业情况，变现模式比如说用户直接付费、佣金分成、内容付费、电子商务、金融运作、增值服务等，哪怕刚开始选择的是其他变现模式，最终也还是免不了要增加广告产品进行变现，也就是说广告才是互联网产品最常见的变现模式。 本文对广告产品进行基本分析和变现模式分析
教育数字化：范式革命与路径创新
爱写代码的小朋友
03-28 1049
教育数字化：范式革命与路径创新
分享一个基于python爬虫的“今日头条”新闻数据分析可视化系统（源码、调试、LW、开题、PPT）
m0_72599287的博客
08-18 3003
随着互联网技术的迅猛发展，新闻资讯的传播渠道越来越广泛，尤其是社交媒体和新闻平台的崛起，使得海量新闻数据得以迅速产生。然而，这种信息的爆炸性增长也带来了巨大的数据处理和分析挑战。特别是在众多新闻平台中，如何从中提取有价值的信息、进行有效的数据分析成为了一个重要课题。以“今日头条”为例，该平台提供了丰富的新闻内容，但由于其数据量庞大且格式多样化，传统的数据处理方法难以满足需求。因此，基于Python的新闻数据分析系统应运而生，旨在通过自动化数据采集、清理与处理，提高数据分析的效率和准确性，并将其转化为具有实际
云计算的概况和发展：Ubiquitous Supercomputing Power
qq_44584356的博客
02-21 1137
引言： 关键词： 正文： 云计算的背景： 云计算概述： 云计算核心技术： 云计算未来趋势： 结语： 参考文献：
深度学习和机器学习的相关资料
细心程度决定你的成败
04-01 9255
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schm
知识分享系列三：大数据技术（上）
jinruimeng的博客
01-31 2997
本文系统地介绍了大数据技术的相关知识，由于篇幅比较长，分为上下两部分，其中上半部分先介绍基本概念、核心领域，下半部分介绍主要技术、平台架构，以及相关企业案例。
百来篇关于机器学习和深度学习的资料
技术博客
03-24 1194
编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learnin
【资料分享】500篇干货解读人工智能新时代
weixin_33875839的博客
02-07 1092
500篇干货解读人工智能新时代 本文主要目的是为了分享一些机器学习以及深度学习的资料供大家参考学习，整理了大约500份国内外优秀的材料文章，打破一些学习人工智能领域没头绪同学的学习禁锢，希望看到文章的朋友能够学到更多，此外:某些资料在中国访问需要梯子，希望在一定程度上能够帮助到大家，喜欢的朋友一定要点赞关注博主，转载别忘了保留原文链接哦~~~ 《Brief History of M...
工业大数据的定义
TDengine(老段）专注时序数据库领域
05-15 1173
工业大数据是指在工业领域中生成、收集和存储的大规模数据集合。这些数据集合涵盖了从传感器、监控设备、生产线、供应链等多个来源采集的大量数据。工业大数据的特点包括以下几个方面：
基于云平台的城市智能热网信息系统架构及应用.pdf
09-08
如SCADA系统、全网平衡优化控制系统、能耗分析管理系统、指挥调度系统、应急指挥系统、设备管理系统、水力计算系统、在线仿真系统、GIS系统、可视化图形管理系统、热计量及二次调控系统等。在经营管理方面，有收费...
构建云服务平台的关键技术.pdf
07-24
云计算作为一种基于互联网的计算方式，近年来迅速崛起，其核心理念是通过网络以按需、易扩展、可计量的方式提供服务。构建云服务平台是实现云计算技术应用和商业化的关键途径。本文将详细介绍构建云服务平台所需掌握...
编程与数学 03-002 计算机网络 17_云计算与网络
明月看潮生的博客
08-01 968
本文是关于云计算与网络的学习笔记。云计算涵盖服务模型（IaaS、PaaS、SaaS）和部署模型（公有云、私有云、混合云），提供弹性扩展、按需付费等优势。云计算网络架构包括虚拟网络技术（VLAN、VXLAN）和云数据中心的层次化网络拓扑，支持高带宽、低延迟和高可用性。云计算网络面临数据泄露、DDoS攻击和内部威胁等安全挑战，需通过加密、防火墙、访问控制等策略防范。
假装情侣匿名聊天室：体验即刻式浪漫
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 用户端：无需注册，用户进入后随机匹配异性进入聊天室。系统会随机分配房间、情侣头像及聊天话题，用户可发送自定义图片，还能通过输入法键盘输入并发送 emoji。当聊天室倒计时快结束时，用户可选择延长房间时间。聊天内容会经过过滤处理。 后台管理端：登录后台管理地址，账号为 admin，密码为 admin。后台可实时监控聊天情况，上传情侣头像和创建聊天话题，查看各房间的聊天记录。 安装步骤：将 anonymous_chat.sql 文件导入到 mysql 数据库中。修改 Application/chat/config.php 文件。 运行方式： Windows 服务器：只需双击 .bat 文件即可启动。 Linux 服务器：进入项目根目录，在终端输入命令以 debug（调试）方式启动，命令为 php start.php s。 注意事项：服务端可放置在服务器的任意位置，只要能成功运行即可。该系统同时支持 Windows 服务器和 Linux 服务器，但两者的运行方法有所不同。
装修公司网络营销推广方案.pdf
最新发布
08-06
装修公司网络营销推广方案.pdf
夏色四叶草安卓版.apk
08-05
夏色四叶草安卓版.apk
软件工程9大核心开发模型对比与应用指南：全面解析软件工程中各开发模型的特点与选型策略
08-05
内容概要：本文档详细解析了软件开发中的9大核心模型，包括瀑布模型、V模型、迭代模型、增量模型、螺旋模型、敏捷模型、快速原型模型、喷泉模型和演进型原型模型。通过对每个模型的核心特点、优点、缺点及适用场景的分析，结合对比表格、案例详解和决策树，为开发者提供了完整的选型指南。文中还列举了多个典型行业应用案例，如金融核心系统的瀑布+V模型、游戏开发的喷泉+敏捷模型以及智能硬件的演进型原型模型，展示了不同模型在实际项目中的应用效果。最后总结指出，传统模型适用于高可靠领域，而敏捷与原型模型则更适合互联网快速试错的环境，混合模型如“瀑布+敏捷”的应用趋势逐渐显现。 适合人群：具备一定软件工程基础知识的开发人员、项目经理及软件工程师，尤其是有1-3年工作经验的技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解不同开发模型的特点与差异；②为项目选型提供参考依据，确保选择最适合项目的开发模型；③通过案例分析提升实际应用能力，提高项目成功率。 其他说明：本文不仅介绍了各个模型的理论知识，还结合实际案例进行详细剖析，建议读者结合自身项目需求进行深入研究，并在实践中不断探索和优化，以找到最适合自己项目的开发模型。
词袋模型算法库，用于识别相似图像
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/64d9b3521fcd 词袋模型算法库，用于识别相似图像（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
人脸识别CNN模型 matlab源码
08-05
人脸识别技术是一种通过分析和比较人脸图像特征来识别或验证个体身份的计算机视觉方法，其中基于卷积神经网络（CNN）的实现尤为关键。CNN是一种深度学习模型，适用于处理图像等二维结构数据，由卷积层、池化层、全连接层等组成，能够自动学习图像的局部特征并进行层次化抽象。常见的人脸识别CNN模型包括VGGFace、FaceNet、OpenFace等，通常包含预处理步骤和多层卷积及全连接层，最终通过分类器完成识别。MATLAB提供了深度学习工具箱，支持创建、训练和评估CNN模型，通过`convnet`、`trainNetwork`、`classify`等函数实现模型构建、数据预处理、训练和测试。人脸识别技术已广泛应用于安全系统、社交媒体和监控执法等领域。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
中国地级市CO2排放数据（2000至2023年）
08-05
碳排放数据是衡量地方经济发展与环境可持续性的重要指标，通常包括二氧化碳排放量，来源涵盖能源消耗及工业、交通、建筑等领域。中国地域广阔、经济发展不均，各地碳排放水平差异较大。本次分享的数据为根据EDGAR资源提取的中国地级市CO2排放数据，时间范围为2000-2023年。数据名称：中国地级市CO2排放数据；数据年份：2000-2023年；数据范围：300个地级以上城市；样本数量：7200条；数据来源：EDGAR_2024_GHG；数据说明：根据EDGAR提取的城市碳排放数据。数据指标包括：年份、省份、城市、城市代码、所属地域、胡焕庸线、CO2排放总量。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
得物签名
03-12
<think>好的，我现在需要帮助用户了解或实现得物签名的相关技术，特别是签名算法的实现方式。首先，我需要收集已有的信息。根据用户提供的引用，特别是引用[4]和[5]，得物的签名算法可能涉及逆向工程分析，使用了JavaScript中的XMLHttpRequest重写来拦截请求，并在请求中包含特定的sign参数。这可能意味着签名生成是在客户端进行的，通常在前端JavaScript代码中完成。 接下来，我应该考虑常见的签名生成方法。常见的Web应用签名算法通常使用HMAC、AES、RSA或自定义的哈希组合。引用[1]提到了RSA算法，但得物的签名可能更倾向于使用HMAC-SHA256之类的哈希算法，结合时间戳、随机数和请求参数进行签名，以防止篡改和重放攻击。 用户可能需要具体的步骤，比如逆向分析得物的JavaScript代码，找到生成sign的函数，提取关键参数和加密逻辑。引用[5]中的代码片段展示了如何重写XMLHttpRequest的open方法来拦截请求，这可能用于调试和定位签名生成的代码位置。 此外，引用[4]提到使用Python进行算法还原，所以可能需要在Python中复现JavaScript的签名生成逻辑。这通常涉及分析请求参数如何排序、拼接，以及如何与密钥结合进行哈希或加密。需要注意反爬机制，如obfuscation（代码混淆）或动态密钥，这可能需要使用AST（抽象语法树）解析或动态执行来还原算法。 用户可能还需要了解如何应对反调试措施，比如在Chrome开发者工具中使用断点调试，或者使用工具如Frida进行Hook。同时，引用[3]和[4]强调了法律和合规问题，确保研究仅用于学习目的，不用于非法用途。 最后，应该提醒用户注意法律风险，遵循网站的使用条款，避免侵犯知识产权或违反计算机安全法律。总结起来，实现得物签名需要逆向工程分析前端代码，提取关键算法，处理可能的混淆和反调试，最后用目标语言如Python复现算法。</think>### 得物签名算法实现方式分析 得物签名算法主要用于接口请求的身份验证和防篡改保护，常见实现方式涉及以下技术点： #### 1. **签名参数组成** 签名通常由以下参数动态生成： - 请求参数（经排序、过滤空值后拼接） - 时间戳（如：$timestamp=1620000000$） - 随机数（如：$nonce=5a8s3d$） - 设备指纹（如：$device\_id=abcdef$） - 应用密钥（加密盐值，可能动态获取）[^4] 示例参数拼接逻辑： $$ \text{sign\_str} = \text{path} + \text{sorted\_params} + \text{timestamp} + \text{nonce} $$ #### 2. **加密算法类型** 根据逆向分析，得物可能采用以下组合： - **HMAC-SHA256**：对拼接字符串进行哈希运算 - **AES/Base64编码**：对结果二次处理 - **自定义位移/异或操作**：增加逆向难度[^5] #### 3. **JavaScript代码混淆** 关键函数可能被混淆，例如： ```javascript function _0x12ab5(a, b) { return a ^ b << 3; } // 需要AST解析还原控制流 ``` #### 4. **Python算法还原示例** ```python import hmac import hashlib def generate_sign(params, secret_key): # 1. 参数排序并拼接 sorted_str = '&'.join([f"{k}={v}" for k,v in sorted(params.items())]) # 2. HMAC-SHA256加密 sign = hmac.new(secret_key.encode(), sorted_str.encode(), hashlib.sha256).hexdigest() # 3. 自定义处理（示例） return sign.upper() + str(int(time.time())) ``` #### 5. **反爬对抗措施** - 动态密钥：通过接口定期更新加密盐值 - 环境检测：验证是否在真机环境运行 - 请求频率限制：异常高频触发验证码[^5]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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