Java 기술을 활용한 계약서 진위 식별 유효성 분석 및 사례 공유
Java 기술을 활용한 공식 계약 인감의 진위 여부 분석 및 사례 공유
- 소개
디지털 시대의 계약 서명 프로세스는 전통적인 종이 서명에서 전자 서명으로 점차 변화해 왔습니다. 그러나 전자서명에 있어서 정보보안과 진위여부 확인의 문제로 인해 계약의 유효성에 대한 논란이 크다. 본 글에서는 Java 기술을 기반으로 공식 계약서 인증의 유효성을 분석하고 관련 사례를 공유하겠습니다.
- 공인 인감 진품 식별의 유효성 분석
2.1 디지털 서명
디지털 서명은 비대칭 암호화 알고리즘을 사용하여 계약의 진위성과 무결성을 보장하는 기술입니다. 공개키 암호화와 개인키 복호화의 원리를 바탕으로 계약서를 암호화한 후 서명을 생성하고, 서명을 계약서와 함께 상대방에게 제출하여 검증합니다. Java는 KeyPairGenerator 클래스를 통해 키 쌍을 생성하고 디지털 서명 및 검증을 위해 Signature 클래스를 사용하는 기능을 제공합니다.
2.2 스테가노그래피
스테가노그래피는 정보를 숨기는 기술로, 사진 등 다른 미디어 파일에 계약 정보를 숨기고 특정 복호화 알고리즘을 통해 추출합니다. Java의 ImageIO 클래스를 사용하여 이미지 파일을 읽고 특정 알고리즘을 통해 이미지 파일에 숨겨진 계약 정보를 얻을 수 있습니다.
2.3 블록체인
분산 원장 기술인 블록체인은 계약의 추적성과 변조 불가능성을 보장할 수 있습니다. 계약 정보를 블록체인에 저장하고 해시 알고리즘을 이용해 암호화하면 계약 위변조를 효과적으로 방지할 수 있다. Java에는 암호화 저장 및 계약 확인을 가능하게 하는 많은 블록체인 프레임워크(예: Hyperledger Fabric)가 있습니다.
- 사례 공유
3.1 전자 서명 사례
다음은 전자 서명을 사용하여 계약을 인증하는 Java 코드 예제입니다.
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); } }
3.2 블록체인 사례
다음은 블록체인을 사용한 계약 진위 의사의 Java 코드 예제입니다. -식별(Hyperledger Fabric 기반):
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); } }
- 요약
이 글에서는 Java 기술을 기반으로 공식 계약 인감의 진위 식별 효과를 분석하고, 진위 식별 사례를 달성하기 위해 디지털 서명과 블록체인의 사용을 공유합니다. 이러한 기술을 사용하면 계약 체결 프로세스의 보안과 신뢰성을 향상하고 계약의 유효성을 보장할 수 있습니다.
- References
[1] "JCA(Java Cryptography Architecture) 참조 가이드", Oracle, https://docs.oracle.com/en/java/javase/15/security/java-cryptography-architecture-jca -reference-guide.html
[2] "Hyperledger Fabric", Linux 재단, https://www.hyperledger.org/use/fabric
위 내용은 Java 기술을 활용한 계약서 진위 식별 유효성 분석 및 사례 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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자율주행 궤적 예측은 차량의 주행 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하여 차량의 향후 주행 궤적을 예측하는 것을 의미합니다. 자율주행의 핵심 모듈인 궤도 예측의 품질은 후속 계획 제어에 매우 중요합니다. 궤적 예측 작업은 풍부한 기술 스택을 보유하고 있으며 자율 주행 동적/정적 인식, 고정밀 지도, 차선, 신경망 아키텍처(CNN&GNN&Transformer) 기술 등에 대한 익숙함이 필요합니다. 시작하기가 매우 어렵습니다! 많은 팬들은 가능한 한 빨리 궤도 예측을 시작하여 함정을 피하기를 희망합니다. 오늘은 궤도 예측을 위한 몇 가지 일반적인 문제와 입문 학습 방법을 살펴보겠습니다. 관련 지식 입문 1. 미리보기 논문이 순서대로 되어 있나요? A: 먼저 설문조사를 보세요, p

본 논문에서는 자율 주행에서 다양한 시야각(예: 원근 및 조감도)에서 객체를 정확하게 감지하는 문제, 특히 원근(PV) 공간에서 조감(BEV) 공간으로 기능을 효과적으로 변환하는 방법을 탐구합니다. VT(Visual Transformation) 모듈을 통해 구현됩니다. 기존 방법은 크게 2D에서 3D로, 3D에서 2D로 변환하는 두 가지 전략으로 나뉩니다. 2D에서 3D로의 방법은 깊이 확률을 예측하여 조밀한 2D 특징을 개선하지만, 특히 먼 영역에서는 깊이 예측의 본질적인 불확실성으로 인해 부정확성이 발생할 수 있습니다. 3D에서 2D로의 방법은 일반적으로 3D 쿼리를 사용하여 2D 기능을 샘플링하고 Transformer를 통해 3D와 2D 기능 간의 대응에 대한 주의 가중치를 학습하므로 계산 및 배포 시간이 늘어납니다.

저자 개인 생각 중 일부 자율주행 분야에서는 BEV 기반의 하위 작업/End-to-End 솔루션 개발로 인해 고품질의 다시점 훈련 데이터와 그에 따른 시뮬레이션 장면 구축이 점점 더 중요해지고 있습니다. 현재 작업의 문제점에 대응하여 "고품질"은 세 가지 측면으로 분리될 수 있습니다. 다양한 차원의 롱테일 시나리오(예: 장애물 데이터의 근거리 차량 및 자동차 절단 과정의 정확한 방향 각도) 곡률이 다른 곡선이나 경사로/병합/병합 등 캡처하기 어려운 차선 데이터. 이는 종종 비용이 많이 드는 대량의 데이터 수집과 복잡한 데이터 마이닝 전략에 의존합니다. 3D 진정한 가치 - 매우 일관된 이미지: 현재 BEV 데이터 수집은 센서 설치/보정, 고정밀 지도 및 재구성 알고리즘 자체의 오류에 의해 영향을 받는 경우가 많습니다. 이것이 나를 이끌었다

갑자기 발견한 19년 된 논문 GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark 오픈소스 코드: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM 전문으로 직접 가서 이 작품의 퀄리티를 느껴보세요~1 Abstract SLAM technology 최근 많은 성공을 거두었으며 많은 첨단 기술 기업의 관심을 끌었습니다. 그러나 기존 또는 신흥 알고리즘에 대한 인터페이스를 사용하여 속도, 견고성 및 이식성에 대한 벤치마크를 효과적으로 수행하는 방법은 여전히 문제로 남아 있습니다. 본 논문에서는 평가 기능을 제공할 뿐만 아니라 연구자에게 자체 SLAM 시스템을 신속하게 개발할 수 있는 유용한 방법을 제공하는 GSLAM이라는 새로운 SLAM 플랫폼을 제안합니다.

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