网络安全

本文介绍了数据加密技术的基础概念,包括对称密钥加密技术、公钥体制和数字签名。对称密钥加密技术中,加密和解密使用相同的密钥;而公钥体制则采用不同密钥进行加密和解密;数字签名利用私钥加密确保信息的真实性和完整性。

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数据加密技术

1、对称秘钥加密技术

加密秘钥和解密秘钥是相同的,并且是对外保密的。加密算法和解密算法是公开的。

2、公钥体制

加密秘钥和解密秘钥是不同的,加密算法和解密算法是公开的。

加密秘钥和解密秘钥由秘钥分配中心KDC统一分配。

假设A、B两端要进行保密通信,那么A、B分别在KDC登记,这个过程中A、B就在KDC上产生了Ka,Kb两个秘钥。

当A要与B通信时,A要向KDC发送明文,包含A、B在KDC上登记的身份。

KDC收到明文后,将产生A、B通信使用的秘钥Kab,并且将Kab用Ka加密,发送给A,同时还发送一个用Kb加密的票据,该票据包括Kab以及A、B登记的身份

A将票据发送给B,这样B用自己的Kb揭开票据之后,就能与A通信了。

3、数字签名

A用私钥将内容X加密发送给B,B收到后用公钥解开,得到X。起到数字签名作用的是A的私钥。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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