14、保障代码安全:从数据加密到代码加固

保障代码安全:从数据加密到代码加固

1. 数据加密策略

在处理敏感数据时,采用将加密密钥与管理员分离的方法是明智之举。这样一来,管理员无法直接访问数据,攻击者也无法获取单一的主密钥,而必须逐个攻破每个账户。

需要注意的是,不要直接使用用户密码进行加密而跳过中间密钥。因为这意味着要将用户密码以明文形式保存到会话中,一旦会话被攻破,加密数据和密码都将暴露。使用中间密钥至少能保证密码的安全。

不过,加密并非适用于所有数据交换。加密是一个资源密集型过程,对非敏感数据进行加密是资源的浪费,可能会根据数据量产生高昂的成本。因此,应谨慎使用加密,仅在必要时进行。

2. 保障现有代码库安全

在实际开发中,我们常常需要处理现有的代码库或使用第三方代码。为了确保应用程序的安全性,我们需要对现有代码进行分析和加固。

2.1 进行风险评估

在着手保障代码安全之前,先进行风险评估是很有必要的。风险评估可以帮助我们确定哪些安全措施是必要的,哪些是可以省略的。虽然从安全角度来看,实施最高级别的防御总是最好的,但在现实中,这存在明显的财务权衡。

风险评估的大致流程如下:
1. 识别资产 :确定与应用程序相关的所有资产,如服务器、数据等。
2. 创建架构概述 :分析应用程序,列出所有可能的风险,包括但不限于丢失客户信息、网站被篡改、网站停机等。
3. 分解应用程序 :估计每种情况的损失以及恢复成本。
4. 识别威胁

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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