69、安全编程与Unix系统安全运维指南

安全编程与Unix系统安全运维指南

在计算机编程和系统运维领域,安全是至关重要的一环。无论是生成随机数、编写安全的程序,还是对Unix系统进行安全配置和维护,都需要我们采取一系列有效的措施来保障系统的安全性。

生成随机数的技巧

在生成随机数时,我们需要谨慎选择数据源,以确保生成的随机数具有足够的随机性和安全性。以下是一些需要注意的要点:
1. 避免可预测的数据源 :不要使用基于生产日期等可预测信息来生成随机数,因为攻击者可以轻松尝试所有可能的组合或根据这些信息进行猜测。
2. 警惕外部可操纵的信息 :像网络数据包到达时间这类外部随机源可能会被对手操纵,因此要谨慎使用。
3. 不依赖大型数据库的随机选择 :根据RFC 1750,对手可能也能访问相同的数据库,而且数据库可能存在未被注意到的结构,所以不要将其作为随机源。
4. 考虑使用模拟输入设备 :RFC 1750建议在一些Unix工作站上使用 /dev/audio 设备作为随机数源。可以通过以下命令进一步压缩数据流以去除系统偏差:

$ cat /dev/audio | compress - >random-bit-stream

同时,为避免 /dev/audio 设备拾取随机电噪声,建议不连接麦克风。不过这一规则并非适用于所有硬件平台,你可以分别测试连接和不连接麦克风的情况,选择能提

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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