4、互联网缺失身份层的原因及SSI如何提供解决方案

互联网缺失身份层的原因及SSI如何提供解决方案

1. 互联网身份现状问题

当前互联网身份管理存在诸多问题:
- 每个网站都有自己不同的安全和隐私政策,例如密码规则差异巨大,包括最小长度、允许的特殊字符等。
- 用户的身份数据不具备可移植性和可复用性,还被警告切勿重复使用密码。
- 集中式的个人数据数据库如同巨大的蜜罐,引发了历史上一些重大的数据泄露事件。

2. 联合身份模型

为缓解集中式身份管理的痛点,行业推出了联合身份模型。其基本思路是在中间引入名为身份提供商(IDP)的服务提供商。用户只需在IDP处拥有一个身份账户,IDP就能为用户登录并与使用该IDP的任何网站、服务或应用共享基本身份数据。使用同一IDP(或一组IDP)的所有网站集合称为联合。在联合中,每个组织通常被称为依赖方(RP)。

自2005年以来,已经开发了三代联合身份协议,分别是安全断言标记语言(SAML)、OAuth和OpenID Connect,并且都取得了一定的成功。借助这些协议,单点登录(SSO)如今已成为大多数企业内联网和外联网的标准功能。联合身份管理(FIM)也开始在消费互联网中流行起来,被称为以用户为中心的身份。通过OpenID Connect等协议,Facebook、Google、Twitter、LinkedIn等的社交登录按钮已成为许多面向消费者的网站的标准配置。

然而,联合身份模型仍未能为互联网提供缺失的身份层,原因如下:
- 没有一个IDP能与所有网站、服务和应用兼容,用户需要在多个IDP处注册账户,很快就会忘记在哪个网站使用了哪个IDP。
- 由于要服务众多网站,IDP必须采用“最低公分母”式的安全

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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