22、认证与数据签名技术全解析

认证与数据签名技术全解析

1. 可插拔认证模块(PAM)概述

随着新存储方法和服务的出现,对登录流程进行改进以适应新认证方法变得十分必要,由此催生了可插拔认证模块(PAM)。PAM 的开发者通过将认证过程编写为后端使用一组可单独堆叠和配置的插件,为未来的认证管理提供了一种灵活的方式。现在,开发者可以链接 PAM 库,使应用程序以与操作系统相同的方式透明地对用户进行认证,无论是使用 /etc/passwd 文件、LDAP、NIS 还是其他方式。此外,还可以开发自定义的 PAM 模块,提供从自定义登录和注销功能到强制使用强密码等各种功能。目前,已经存在用于 LDAP、Oracle、MySQL 等的 PAM 模块,并且这些模块都在积极维护和开发中。

2. PAM 库的使用

使用 PAM 库创建使用 PAM 进行认证的应用程序相对简单。通过使应用程序支持 PAM,可以利用 PAM 的认证、会话管理和密码处理功能。结合 SSL 代码和 PAM 示例,可以创建一个能够使用 PAM 允许的任何方式(包括 LDAP)对客户端进行认证的服务器。

大多数 GNU/Linux 发行版默认包含 PAM。PAM 的配置相当简单,通常所有配置都保存在单个文件 /etc/pam.conf 中。虽然本文不详细讨论 PAM 的配置,但为了使示例能够正确编译和运行,必须安装并配置好 PAM。

3. 对话函数

在应用程序中使用 PAM 库与使用其他库略有不同,因为不仅要调用库中的函数,库还会调用应用程序代码中的一个函数,这个函数称为对话函数。PAM 使用该函数与应用程序进行通信,这样可以在

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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