13、密码学与云计算数据安全技术解析

密码学与云计算数据安全技术解析

在当今数字化时代,信息安全至关重要。密码学中的算法以及云计算中的数据安全技术,是保障信息安全的重要手段。下面将详细介绍Hill - Cipher算法、三阶段协议以及基于线性同余法的云计算安全数据共享系统。

Hill - Cipher算法

Hill - Cipher算法是模运算在密码学中的一个重要应用。它借助线性同余技术对数据进行加密和解密。该算法的核心思想是线性同余与其逆的相乘。由于难以对其应用频率分析等密码分析技术,所以在仅有密文的情况下,Hill - Cipher算法很难被破解;但如果攻击者掌握了部分明文,那么破解就相对容易了。

在使用Hill - Cipher算法时,发送方和接收方都需要生成用于加密和解密的密钥,并且要满足(gcd(ad - bc, n) = 1)。在加密之前,明文会被分割成大小为(n)的块。

以下是一个具体示例:
假设我们有如下同余式:
(C1 \equiv 2P1 + 3P2(\bmod 26))
(C2 \equiv 5P1 + 8P2(\bmod 26))

若要加密明文“RIFAAT”,第一个块“RI”在数值上等价于(R = 17),(I = 8)。将其代入同余式可得:
(C1 \equiv 2(17) + 3(8) \equiv 58 \equiv 6(\bmod 26))
(C2 \equiv 5(17) + 8(8) \equiv 149 \equiv 19(\bmod 26))

解码时,需要根据(C1)和(C2)求解原同余方程组中的(P1)和(P2):
(P1 \equiv 8C1 - 3C2

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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