13、用户密码与认证:保障系统安全的关键

用户密码与认证:保障系统安全的关键

在当今数字化时代,密码作为保护个人和系统安全的重要防线,其安全性显得尤为重要。一个强大的密码可以有效防止他人非法访问你的账户,而一个脆弱的密码则可能让你的信息和系统面临巨大的风险。

一、糟糕的密码选择及风险
  1. 常见的糟糕密码类型
    • 短密码 :由于组合数量有限,更容易被猜到。例如,一个只有 3 位数字的密码,其可能的组合只有 1000 种。
    • 游戏中的“魔法词” :像 xyzzy 这类词,看似神秘难猜,但实际上广为人知。
    • 其他常见的糟糕选择 :包括电话号码、喜爱电影或书籍中的角色名、当地地标名称、喜爱的饮品名、著名计算机科学家的名字等。这些词即使倒写、大写或进行简单修改,如将字母“l”替换为“1”,“o”替换为“0”等,依然是弱密码。此外,其他语言的词汇也并非安全之选,因为网络上可以下载到多种语言的字典,甚至包括克林贡语。
  2. Unix 系统对糟糕密码的限制及问题
    • 部分 Unix 版本的限制措施 :一些 Unix 版本会尝试阻止用户选择糟糕的密码。例如,当用户尝试选择少于 6 个字母或字母全为同一大小写的密码时,passwd 程序会要求用户重新选择,并解释本地密码要求。然而,部分版本在用户尝试三次后会放宽限制,允许用户选择短密码。
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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