15、网络交易处理:安全、域名与智能软件的挑战与机遇

网络交易处理:安全、域名与智能软件的挑战与机遇

1. 电子交易的系统软件与安全挑战

电子交易在当今商业中占据着越来越重要的地位,包括电子商务、电子银行等都依赖于网络提供的消息、查询和交易功能。然而,这些功能的使用需要用户有意识地去掌握。

在电子交易中,安全是一个至关重要的问题。前花旗银行首席执行官沃尔特·里斯顿指出,虚拟货币面临的主要问题是网络安全。如今,技术发展迅速,很难创建一个 100% 安全的交易系统,也难以预测哪种安全方法最终会胜出。

如果要开展电子商务和电子银行,就必须承担一定的风险。我们需要预先计算这些风险,并明确以下两点:
- 明确目标 :清楚自己想要达到的目标。
- 确定风险承受度 :明确自己愿意承担的风险程度。

这些决策对电子商务和电子银行的发展至关重要。1996 年,互联网上的商品销售额仅为 2 亿美元,预计到 20 世纪 90 年代末达到 300 亿美元的预测有些夸大。虽然在线交易的数量肯定会增加,但具体增加多少将取决于安全保障。

为了提高电子交易的安全性,需要可靠的数字签名基础设施,其目标是:
- 提供面对面交易的保障 :让用户获得与面对面交易相同的保障。
- 第三方担保 :由可信的第三方对交易进行担保。

目前,美国律师协会发布了使用数字签名的指南,但没有提供技术解决方案。一些组织希望成为可信的第三方,但市场尚未做出选择。个人证书可能有三个级别的确定性,最高级别的需要到公证人处获取互联网认证签名,这种证书可下

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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