7、云计算安全:保障数据隐私与可靠性

云计算安全关键技术解析

云计算安全:保障数据隐私与可靠性

1. 云计算安全基础技术

在云计算环境中,保障数据安全和隐私至关重要。其中,SSL协议、哈希技术以及虚拟化安全技术是云计算安全的基础。

1.1 SSL协议

SSL协议通过加密方法隐藏计算机之间传输的内容,并采用身份识别技术确保浏览器与之通信的计算机是可信的。当用户在亚马逊等电子商务服务器上进行金融交易时,浏览器和服务器会在HTTP(https)下建立SSL连接。具体步骤如下:
1. 用户按下“登录”按钮,浏览器和服务器通过“握手”建立SSL连接。
2. 在握手阶段,浏览器和服务器商定特定的加密算法,服务器向客户端发送证书。该证书由可信的认证机构(CA)颁发,将加密公钥绑定到特定实体(如Amazon.com),以证明服务器的身份。

1.2 哈希技术

哈希用于生成数据的单向不可逆表示,以确保安全。哈希函数将明文消息m转换为固定大小的哈希码H(m)。哈希函数的特性是不同的消息不会有相同的哈希值,且哈希后的数据无法逆转。哈希可用于检测数据中心存储或传输的数据是否被篡改。具体操作如下:
1. 发送方为数据生成固定长度的哈希码或消息摘要。
2. 发送方将消息摘要附加到消息上并通过网络发送。
3. 接收方对消息应用相同的哈希函数,验证消息摘要是否与接收到的一致。如果不一致,则数据可能被篡改。

1.3 虚拟化安全技术

为保障云环境中虚拟机(VM)的安全,学者们提出了多种方法:
- HyperSafe :由Wang和Jiang提出,为虚拟机管理程序提供控制流完整性保护。它锁定写

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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