23、公钥基础设施(PKI)运营考量

公钥基础设施(PKI)运营考量

1. 引言

公钥基础设施(PKI)在当今的信息技术领域中扮演着至关重要的角色,它涉及到公钥架构、业务连续性、灾难恢复以及第三方服务提供商等多个方面的运营问题。快速搭建新的证书颁发机构(CA)或停用现有层级中的CA,与构建全新的CA层级同样重要。同时,维护现有的CA基础设施也是一项挑战。

在PKI运营中,有多个方面的因素会产生影响:
- 法律事务、业务规则、信息技术和密码学的融合,并且标准在其中起着重要作用,这四个领域都需要得到体现和平衡参与。
- 允许自签名证书存在会带来问题,密钥管理和加密硬件模块具有重要意义,不良的密钥管理实践会扰乱运营。
- 各种标准、安全协议和架构组件是PKI的基础,标准定义了最低安全要求,行业规范定义了协议,架构需要具备互操作性。
- 良好的策略、实践以及完善记录的程序有助于保持一致的运营,包括发布和文档保留、认证、证书管理、物理和逻辑安全、审计以及业务和法律问题等方面的控制。
- 明确CA、注册机构(RA)和政策机构(PA)的角色和职责,职责分离有助于保持一致的运营。
- 物理、逻辑、审计和加密模块等方面的安全问题不容忽视,不良的安全实践也会扰乱运营。

2. CA层级结构示例

以ABC公司的内部CA运营为例,CA层级结构可以通过证书链来表示,包括应用的传输层安全(TLS)证书、个人的电子邮件证书以及员工和承包商远程访问的虚拟专用网络(VPN)证书。

下面是不同类型证书的CA层级结构示例:
- TLS证书链 :由根CA证书、中间CA证书和应用证书组成。根CA - A的公钥证

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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