23、安全技术:密码哈希、JWT与加密方法详解

安全技术:密码哈希、JWT与加密方法详解

在当今数字化时代,安全问题至关重要。无论是保护用户密码,还是确保数据在传输过程中的安全性,都需要采用有效的安全技术。本文将详细介绍密码哈希、JSON Web Token(JWT)以及对称和非对称加密等安全技术及其在Go语言中的实现。

密码哈希技术

密码哈希是保护用户密码安全的重要手段。常见的密码哈希方法包括使用盐(salt)和胡椒(pepper),以及bcrypt算法。

盐和胡椒的使用
  • 胡椒的作用 :胡椒是一种额外的随机字符串,在初始化时从胡椒切片中随机选取。它不需要存储在数据库中,主要作用是增加攻击者进行暴力破解的难度。例如,在我们的示例中,胡椒可以使攻击者的暴力破解尝试次数增加五倍。
  • 字典攻击 :并非所有密码都足够复杂,许多密码容易受到字典攻击。字典攻击会集中尝试那些最有可能成功的密码组合,这些组合通常来自之前被泄露的密码数据库。例如,密码“HelloWorld2”在包含1400万个其他密码的字典中,使用“John the Ripper”工具破解其加盐哈希只需要2.4秒。
  • 添加胡椒的好处 :虽然我们可以制定密码策略来要求用户使用复杂密码,但这可能会影响用户体验。添加胡椒可以在不影响用户体验的情况下,减缓攻击者的破解速度。胡椒可以硬编码在应用程序代码中,存储为启动配置,或者存储在运行时访问的安全保险库中。

以下是一个简单的示例,展示如何在Go语言中使用胡椒:


                
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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