数字签名学习(1)

本文介绍了数字签名的主要功能:确保信息传输的完整性、验证发送者身份并防止交易中的抵赖行为。详细解释了数字签名的工作流程:发送方使用其私钥加密摘要信息形成数字签名,并随原文一同发送;接收方则利用发送方的公钥解密数字签名并与接收到的原文产生的摘要进行比对,以验证信息是否完整未被篡改。

学习数字签名原理

注:数字签名和数字证书是不一样的。

参考:http://justjavac.iteye.com/blog/1144151


1. 数字签名的主要功能

保证信息传输的完整性、发送者的 身份认证、防止交易中的抵赖发生。
数字签名技术是将摘要信息用发送者的私钥加密,与 原文一起传送给接收者。接收者只有用发送者的公钥才能解密被加密的摘要信息,然后用 HASH函数对收到的 原文产生一个摘要信息,与解密的摘要信息对比。如果相同,则说明收到的信息是完整的,在传输过程中没有被修改,否则说明信息被修改过,因此数字签名能够验证信息的完整性。
数字签名是个加密的过程,数字签名验证是个解密的过程。

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这是从网上下载来的。
发送者:原文 + 哈希函数 ==》 摘要信息A;  摘要信息 + 私钥 ==》 加密后的摘要信息B(即数字签名)
接收者: 收到的原文 + 哈希函数 ==》 摘要信息C; 加密后的摘要信息B(即数字签名) + 公钥 ==》 摘要信息D;
如果C和D完全相等,则说明文件内容未曾改变。



基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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