Java技術を活用した契約印章真贋判定の妥当性に関する分析と事例共有
Java テクノロジーを使用した正式な契約印の真正性と誤った識別に関する分析と事例共有
- はじめに
デジタル時代の契約書署名プロセスは、従来の紙による署名から電子署名に徐々に変化しています。しかし、電子署名には情報セキュリティと真正性の識別の問題があるため、契約の有効性については非常に議論の余地があります。この記事では、Java テクノロジーに基づく正式な契約印の認証の有効性を分析し、関連する事例を紹介します。
- 公印真贋識別の有効性分析
2.1 電子署名
電子署名とは、非対称暗号アルゴリズムを用いて公印の真正性を保証する手法です。契約と完全なテクノロジー。公開鍵暗号化と秘密鍵復号化の原理に基づいており、契約書を暗号化した上で署名を生成し、契約書とともに相手方に提出して検証を行います。 Java は、KeyPairGenerator クラスを通じてキー ペアを生成し、デジタル署名と検証に Signature クラスを使用する機能を提供します。
2.2 ステガノグラフィー
ステガノグラフィーは、情報を隠蔽するテクノロジーであり、契約情報を写真やその他のメディア ファイルに隠し、特定の復号化アルゴリズムを通じて抽出します。 Java の ImageIO クラスを使用すると、画像ファイルを読み取り、特定のアルゴリズムを通じて画像ファイルに隠されているコントラクト情報を取得できます。
2.3 ブロックチェーン
ブロックチェーンは分散型台帳技術として、契約の追跡可能性と改ざん防止を保証します。契約情報をブロックチェーンに保存し、ハッシュ アルゴリズムを使用して暗号化することで、契約の改ざんを効果的に防止できます。 Java には、暗号化ストレージと契約の検証を可能にするブロックチェーン フレームワーク (Hyperledger Fabric など) が多数あります。
- ケース共有
3.1 デジタル署名のケース
次は、デジタル署名を使用して契約の信頼性を識別する Java コードの例です。 ##
import java.security.*; public class ContractSigning { public static void main(String[] args) throws Exception { // 生成密钥对 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(2048); KeyPair keyPair = keyPairGenerator.generateKeyPair(); // 生成签名 Signature signature = Signature.getInstance("SHA256withRSA"); signature.initSign(keyPair.getPrivate()); String contractData = "这是一份合同"; signature.update(contractData.getBytes()); byte[] signBytes = signature.sign(); // 验证签名 Signature verification = Signature.getInstance("SHA256withRSA"); verification.initVerify(keyPair.getPublic()); verification.update(contractData.getBytes()); boolean isVerified = verification.verify(signBytes); System.out.println("合同签名验证结果:" + isVerified); } }
import org.hyperledger.fabric.sdk.*; import org.hyperledger.fabric.sdk.exception.InvalidArgumentException; import org.hyperledger.fabric.sdk.exception.ProposalException; public class ContractBlockchain { public static void main(String[] args) throws Exception { // 连接到Fabric网络 HFClient client = HFClient.createNewInstance(); Channel channel = client.newChannel("contract-channel"); Peer peer = client.newPeer("peer0.org1.example.com", "grpc://localhost:7051"); channel.addPeer(peer); // 查询区块链上合同的哈希值 QueryByChaincodeRequest queryRequest = client.newQueryProposalRequest(); ChaincodeID contractChaincodeID = ChaincodeID.newBuilder() .setName("contract-chaincode") .setVersion("1.0") .setPath("github.com/hyperledger/fabric/examples/chaincode/go/contract") .build(); queryRequest.setChaincodeID(contractChaincodeID); queryRequest.setFcn("getContractHash"); queryRequest.setArgs(new String[] {"合同ID"}); ChaincodeResponse response = channel.queryByChaincode(queryRequest); String contractHash = new String(response.getChaincodeActionResponsePayload()); // 比对合同哈希值 String originalContractHash = "原始合同哈希值"; boolean isVerified = contractHash.equals(originalContractHash); System.out.println("合同哈希值验证结果:" + isVerified); } }
- 概要
- 参考資料
以上がJava技術を活用した契約印章真贋判定の妥当性に関する分析と事例共有の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









市場が拡大するにつれて、製品の信頼性の問題がますます顕著になってきています。消費者の権利と利益を保護するために、Dewu は製品の信頼性を識別するための一連の措置を提供します。では、Dewu はどのようにして製品の信頼性を識別するのでしょうか?編集者が関連情報をここにまとめましたので、困っているお友達はぜひ見に来てください。 Dewu はどのようにして製品の信頼性を識別できるのでしょうか?答え: [オブジェクトを取得]-[私]-[本人確認サービス]-[無料本人確認]。具体的な手順: 1. まず Dewu ソフトウェアを開き、ホームページに移動し、購入、探索、マイ ページに切り替えます. ここで、右下隅の [自分] をクリックします; 2. 次に、ページの下部にスライドしますマイページの「認証サービス」ボタンをクリック 3. 認証サービスのページに移動します 認証方法はたくさんありますが、編集者が選んだのは

StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT(DiffusionTransformer)アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

最初のパイロットおよび重要な記事では、主に自動運転技術で一般的に使用されるいくつかの座標系と、それらの間の相関と変換を完了し、最終的に統合環境モデルを構築する方法を紹介します。ここでの焦点は、車両からカメラの剛体への変換 (外部パラメータ)、カメラから画像への変換 (内部パラメータ)、および画像からピクセル単位への変換を理解することです。 3D から 2D への変換には、対応する歪み、変換などが発生します。要点:車両座標系とカメラ本体座標系を平面座標系とピクセル座標系に書き換える必要がある 難易度:画像の歪みを考慮する必要がある 歪み補正と歪み付加の両方を画面上で補正する2. はじめに ビジョンシステムには、ピクセル平面座標系 (u, v)、画像座標系 (x, y)、カメラ座標系 ()、世界座標系 () の合計 4 つの座標系があります。それぞれの座標系には関係性があり、

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。

著者の個人的な考えの一部 自動運転の分野では、BEV ベースのサブタスク/エンドツーエンド ソリューションの開発に伴い、高品質のマルチビュー トレーニング データとそれに対応するシミュレーション シーンの構築がますます重要になってきています。現在のタスクの問題点に対応して、「高品質」は 3 つの側面に分離できます。 さまざまな次元のロングテール シナリオ: 障害物データ内の近距離車両、車両切断中の正確な進行角、車線などラインデータ 曲率の異なるカーブやランプ・合流・合流などの撮影が難しいシーン。これらは多くの場合、大量のデータ収集と複雑なデータ マイニング戦略に依存しており、コストがかかります。 3D 真の値 - 一貫性の高い画像: 現在の BEV データ取得は、センサーの設置/校正、高精度マップ、再構成アルゴリズム自体のエラーの影響を受けることがよくあります。これが私を導いた

19 年前の論文を突然発見 GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark オープンソース コード: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM 全文に直接アクセスして、この作品の品質を感じてください ~ 1 抽象的な SLAM テクノロジー近年多くの成功を収め、多くのハイテク企業の注目を集めています。ただし、既存または新たなアルゴリズムへのインターフェイスを使用して、速度、堅牢性、移植性に関するベンチマークを効果的に実行する方法は依然として問題です。この論文では、GSLAM と呼ばれる新しい SLAM プラットフォームを提案します。これは、評価機能を提供するだけでなく、研究者が独自の SLAM システムを迅速に開発するための有用な方法を提供します。

この四角い男性は、目の前にいる「招かれざる客」の正体について考えながら眉をひそめていることに注意してください。彼女が危険な状況にあることが判明し、これに気づくと、彼女は問題を解決するための戦略を見つけるためにすぐに頭の中で探索を始めました。最終的に、彼女は現場から逃走し、できるだけ早く助けを求め、直ちに行動を起こすことにしました。同時に、反対側の人も彼女と同じことを考えていた……『マインクラフト』では、登場人物全員が人工知能によって制御されている、そんなシーンがありました。それぞれに個性的な設定があり、例えば先ほどの女の子は17歳ながら賢くて勇敢な配達員です。彼らは記憶力と思考力を持ち、Minecraft の舞台となるこの小さな町で人間と同じように暮らしています。彼らを動かすのはまったく新しいものであり、
