2、企业级安全实现指南

企业级安全实现指南

1. 企业级安全概述

在当今数字化时代,Web 应用程序和企业应用程序常常涉及敏感数据的处理。保护这些敏感数据至关重要,原因主要有以下几点:
- 保护客户隐私 :客户数据必须严格保密,一旦数据泄露,客户将不再信任企业,企业可能会因此失去业务。
- 防止欺诈和身份盗窃 :信用卡号、密码等信息需要防止未经授权的使用,以保护企业和客户免受欺诈和身份盗窃的威胁。
- 保护商业机密 :企业数据可能包含重要的商业机密,需要防止竞争对手获取,因为工业间谍活动比想象中更为普遍。

除了数据保护,还需要防止系统被未经授权的访问,并构建强大而安全的认证系统。而密码学是解决这些问题的有力工具,借助 OpenSSL 社区的努力,几乎在所有现代编程语言中都能免费使用一些先进的密码技术,Ruby 也不例外。

2. 对称加密算法:保护信息

2.1 问题描述

有这样一个看似随机的 Base64 编码字符串 C4whIg05mhRpyiv9BqKSIAcXZFZeb76hMU5GO/sX3LM= ,实际上它是一个使用高级加密标准(AES)在密码块链接模式(CBC)下,以 256 位密钥长度加密的信用卡号。接下来将学习如何使用对称加密算法在 Ruby 中对数据进行加密和解密。

2.2 所需工具

需要安装 creditcard 库,可使用以下命令进行安装:


                
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值