关于https的五大误区

本文针对HTTPS的常见误解进行了澄清,包括HTTPS对网站速度的影响、硬件成本、适用范围、SSL证书申请及HTTPS的安全性。指出HTTPS并非万能,但在网络安全中不可或缺。

  如今,https协议正在被广泛重视和使用。随着今年2月初,谷歌旗下Chrome浏览器宣布将所有http标示为不安全网站,许多网站都争相从http升级到了https。当你打开很多网站时,会发现浏览器左上角有一把绿色的安全锁,这把锁就证明该网站已经使用了https加密保护。

  之所以会实现https加密保护,主要是因为该网站使用了SSL证书。现在很多网站都会使用SSL证书对网站数据进行传输加密,尤其是银行、金融、电商类的网站。但很多人对于https的理解都存在不少误区,比如https会让网站访问速度变慢、消耗服务器资源、增加网站成本等等。为了能让大家对https有更为清晰的认识,今天我们就来谈谈网站升级到https协议后的认知误区。

误区1:https会拖慢网站的访问速度

  随着互联网用户的增加,用户可能担忧https会降低网站的访问速度。幸运的是,网站使用https协议虽然比http协议多出了SSL证书的握手验证环节,但这个SSL证书握手环节一般不会超过100毫秒,也就是说不到0.1秒。在大多数情况下,https实际上是指http/2,它是标准http协议的修订版本,旨在通过压缩数据和减少涉及的流程,将页面加载时间缩短50%,如果做好https性能优化,https并不会拖慢网站的访问速度。

  有时,https反倒比http更快一点,这一般是大公司的内部局域网。通常情况下,公司的网关会截取并分析所有的网络通信,但当它遇到https连接时就只能直接放行,因为https经过加密无法被解读。由于少了这个解读过程,所以https会更快。

误区2:https会大幅增加硬件配置成本

  为了实现https,升级CPU、购买更多服务器的方法已经成为历史。可能会有一些个人或者中小网站使用的是虚拟主机,在这样的共享服务器空间上面,如果要想安装SSL证书就需要服务器提供支持。就目前而言,大部分虚拟主机都已经支持配置SSL,随着硬件性能的突飞猛进,https施加在硬件之上的运算压力已经越来越小,再加上合理的优化和部署,硬件成本增加几乎可以忽略不计。

误区3:只有数据敏感的网站才需要https

  人们对银行、电商、金融等网站必须启用https已达成共识,但其他类型的网站是否有这个必要呢?我们认为很有必要,因为https有助于保护用户的隐私和确保内容的真实性,它表示将让网站的全部内容都纳入https的保护。Chrome、火狐已开始对非https页面进行警告,谷歌、百度均给予https页面更高的搜索权重。因此不论从安全还是发展的角度来讲,https对各个类型的网站都非常必要。

误区4:SSL证书可以随意申请

  有些人看到网上有免费SSL证书,就会认为申请SSL证书很容易。其实,容易申请的SSL证书都是便宜或免费的,高级的SSL证书并不是掏钱就一定能申请到。SSL证书根据可信强度,大概可以分为:域名型证书(DV SSL)、企业型证书(OV SSL)、增强型证书(EV SSL)三种。

  现在所说的免费SSL证书都是最低级别的DV SSL证书,对于高级的EV SSL证书来说,需要提交真实可靠的资料(如企业营业执照、组织机构代码证等),并且需要经过CA人工审核通过后才可颁发,很多企业因为提交资料不齐全或不真实而导致申请失败。

误区5:有了https,网站就100%安全了

  这可以称为“https万能论”,部分企业也用https宣传自己的网站足够安全。但实际上,https是利用SSL证书满足网络通讯传输加密和服务器身份验证这两个安全需求,即防窃取、防篡改、防钓鱼,别的安全需求就满足不了了。众多网站安全问题也不可能仅靠一张SSL证书就全部解决,但传输加密和身份验证是网站安全的基础,基础都打不好,安全就是空谈。因此,对网络安全来说,https不是万能的,但没有https是万万不能的。

  在网络安全事件频发的时代,部署https已是不可逆的趋势。随着申请SSL证书的用户越来越多,在SSL证书申请过程中依然还有很多内容需要注意。我们不能忽视网络安全的任何一个细节,一张小小的证书固然只是网络安全个微小环节,但其重要程度可见一斑,因此用户一定要选择像天威诚信这类受信任的证书颁发CA机构,才能将网络置于安全的保护伞之下,在更可信的环境下享受自由网络生活。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zsh-blogs/p/11255325.html

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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