Operasi dan penyelenggaraan
Keselamatan
Apakah teknologi dan algoritma utama teknologi pengkomputeran yang dipercayai?
Apakah teknologi dan algoritma utama teknologi pengkomputeran yang dipercayai?
Apakah teknologi dan algoritma utama teknologi pengkomputeran yang dipercayai?
Dengan perkembangan Internet, pelbagai jenis komputer dan peralatan rangkaian telah menjadi semakin popular, dan orang ramai mempunyai keperluan yang lebih tinggi dan lebih tinggi untuk keselamatan data. Ancaman seperti serangan penipuan, kebocoran privasi dan virus rangkaian terus muncul, meletakkan permintaan yang tinggi terhadap keselamatan dan kredibiliti sistem komputer. Teknologi pengkomputeran yang dipercayai muncul mengikut keperluan masa Ia adalah kaedah yang menggabungkan perkakasan dan perisian untuk melindungi dan memastikan keselamatan dan kebolehpercayaan sistem komputer. Jadi, apakah teknologi dan algoritma utama teknologi pengkomputeran yang dipercayai?
1. Modul Platform Dipercayai (teknologi TPM)
Modul Platform Dipercayai (pendek kata TPM) ialah salah satu teknologi teras pengkomputeran yang dipercayai. Ia adalah cip perkakasan yang dipasang pada papan induk komputer dan sukar untuk diubah suai dan diserang. Digunakan untuk menyimpan maklumat berkaitan keselamatan, seperti kunci dan sijil digital, untuk memastikan pengesahan sistem, penyulitan dan kebenaran.
Fungsi utama teknologi TPM adalah untuk menyediakan fungsi seperti penjanaan nombor rawak sistem, rundingan kata laluan but, penyulitan kebenaran dan mekanisme pemalam. Melalui fungsi ini, teknologi TPM boleh memberikan perlindungan keselamatan untuk keseluruhan sistem komputer bagi mengelakkan capaian tanpa kebenaran dan kebocoran data.
2. Pengesahan dua hala (teknologi SSL/TLS)
Pengesahan dua hala bermakna pelanggan dan pelayan mengesahkan identiti masing-masing untuk memastikan identiti pihak yang berkomunikasi adalah benar . Pelaksanaan pengesahan dua hala memerlukan bantuan teknologi SSL/TLS, yang merupakan protokol penghantaran selamat yang penting dalam teknologi pengkomputeran yang dipercayai.
Teknologi SSL/TLS merealisasikan penyulitan mesej dan pengesahan integriti dengan menggunakan penyulitan kunci awam dan teknologi tandatangan digital. Ia boleh menyulitkan dan melindungi data semasa penghantaran data untuk memastikan keselamatan data. Pada masa yang sama, teknologi SSL/TLS juga boleh menghalang serangan dan gangguan orang di tengah-tengah, memastikan ketulenan dan kebolehpercayaan mesej.
3. Algoritma penyulitan (algoritma AES/SM4)
Algoritma penyulitan ialah bahagian penting dalam teknologi pengkomputeran yang dipercayai dan pelaksanaan teras untuk memastikan keselamatan data. Pada masa ini, AES dan SM4 adalah dua algoritma penyulitan yang digunakan secara meluas.
Algoritma AES ialah sistem kripto simetri yang menggunakan kunci yang sama untuk penyulitan dan penyahsulitan Oleh itu, ia adalah pantas dan cekap serta merupakan salah satu algoritma penyulitan yang paling banyak digunakan pada masa ini. Algoritma SM4 ialah algoritma kriptografi simetri keselamatan tinggi dengan prestasi cemerlang, kelajuan tinggi dan kecekapan tinggi Ia adalah salah satu algoritma kriptografi yang disyorkan oleh Biro Kriptozoologi Negeri.
4. Teknologi maya
Teknologi penvirtualan ialah teknologi penting dalam teknologi pengkomputeran yang dipercayai. Ia boleh menukar sumber fizikal kepada sumber maya dan mengurus dan memperuntukkan sumber maya. Melalui teknologi virtualisasi, pengguna boleh mencipta berbilang mesin maya untuk melaksanakan senario aplikasi yang berbeza, dan mengasingkan, bekerjasama dan mengurusnya.
Teknologi penvirtualan boleh mencapai pengasingan dan perlindungan pada peringkat perkakasan, mengurangkan perkongsian dan pencemaran sumber fizikal, serta meningkatkan kecekapan dan kebolehpercayaan penggunaan sumber. Pada masa yang sama, teknologi virtualisasi juga boleh menyediakan perlindungan berbilang peringkat untuk mesin maya bagi memastikan persekitaran keselamatan dan keselamatan data mesin maya.
Ringkasnya, teknologi dan algoritma utama teknologi pengkomputeran yang dipercayai termasuk modul platform dipercayai (teknologi TPM), pengesahan dua hala (teknologi SSL/TLS), algoritma penyulitan (algoritma AES/SM4) dan teknologi virtualisasi . Teknologi dan algoritma ini memainkan peranan penuh dalam aplikasi praktikal untuk memastikan keselamatan dan kebolehpercayaan sistem komputer dan meningkatkan prestasi dan kecekapan keseluruhan sistem komputer.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah teknologi dan algoritma utama teknologi pengkomputeran yang dipercayai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1378
52
CLIP-BEVFormer: Selia secara eksplisit struktur BEVFormer untuk meningkatkan prestasi pengesanan ekor panjang
Mar 26, 2024 pm 12:41 PM
Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
Terokai prinsip asas dan pemilihan algoritma bagi fungsi isihan C++
Apr 02, 2024 pm 05:36 PM
Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.
Bolehkah kecerdasan buatan meramalkan jenayah? Terokai keupayaan CrimeGPT
Mar 22, 2024 pm 10:10 PM
Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang
Algoritma pengesanan yang dipertingkatkan: untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi
Jun 06, 2024 pm 12:33 PM
01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh
Amalkan dan fikirkan platform model besar berbilang modal Jiuzhang Yunji DataCanvas
Oct 20, 2023 am 08:45 AM
1. Perkembangan sejarah model besar pelbagai mod Gambar di atas adalah bengkel kecerdasan buatan pertama yang diadakan di Kolej Dartmouth di Amerika Syarikat pada tahun 1956. Persidangan ini juga dianggap telah memulakan pembangunan kecerdasan buatan perintis logik simbolik (kecuali ahli neurobiologi Peter Milner di tengah-tengah barisan hadapan). Walau bagaimanapun, teori logik simbolik ini tidak dapat direalisasikan untuk masa yang lama, malah memulakan musim sejuk AI pertama pada 1980-an dan 1990-an. Sehingga pelaksanaan model bahasa besar baru-baru ini, kami mendapati bahawa rangkaian saraf benar-benar membawa pemikiran logik ini. Kerja ahli neurobiologi Peter Milner memberi inspirasi kepada pembangunan rangkaian saraf tiruan yang seterusnya, dan atas sebab inilah dia dijemput untuk mengambil bahagian. dalam projek ini.
Aplikasi algoritma dalam pembinaan 58 platform potret
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58
Tambah SOTA dalam masa nyata dan meroket! FastOcc: Inferens yang lebih pantas dan algoritma Occ mesra penggunaan sudah tersedia!
Mar 14, 2024 pm 11:50 PM
Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah dalam sistem pemanduan autonomi, tugas persepsi adalah komponen penting dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi. Matlamat utama tugas persepsi adalah untuk membolehkan kenderaan autonomi memahami dan melihat elemen persekitaran sekeliling, seperti kenderaan yang memandu di jalan raya, pejalan kaki di tepi jalan, halangan yang dihadapi semasa memandu, tanda lalu lintas di jalan raya, dan sebagainya, dengan itu membantu hiliran. modul Membuat keputusan dan tindakan yang betul dan munasabah. Kenderaan dengan keupayaan pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai jenis penderia pengumpulan maklumat, seperti penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar, penderia radar gelombang milimeter, dsb., untuk memastikan kenderaan autonomi itu dapat melihat dan memahami persekitaran sekeliling dengan tepat. elemen , membolehkan kenderaan autonomi membuat keputusan yang betul semasa pemanduan autonomi. kepala
