一.DH算法是一种密钥交换协议,它可以让双方在不泄漏密钥的情况下协商出一个密钥来. DH算法基于数学原理,比如小明和小红想要协商一个密钥,可以这么做: . 小明先选一个素数和一个底数,例如,素数p=,底数g=(底数可以任选),再选择一个秘密整数a=,计算A=(g^a mod p)=,然后大声告诉小红:p=,g=,A=: . 小红收到小明发来的p,g,A后,也选一个秘密整数b=,然后计算B=(g^b mod p)=,并大声告诉小明:B=: . 小明自己计算出s=(B^a mod p)=,小红也自己

一.作者 这个密钥交换方法,由惠特菲尔德·迪菲(Bailey Whitfield Diffie).马丁·赫尔曼(Martin Edward Hellman)于1976年发表. 二.说明 它是一种安全协议,让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥,这个密钥一般作为"对称加密"的密钥而被双方在后续数据传输中使用.DH数学原理是base离散对数问题.做类似事情的还有非对称加密类算法,如:RSA. 三.应用场景 其应用非常广泛,在SSH.VPN.Https...都有

一.作者 这个密钥交换方法,由惠特菲尔德·迪菲(Bailey Whitfield Diffie).马丁·赫尔曼(Martin Edward Hellman)于1976年发表. 二.说明 它是一种安全协议,让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥,这个密钥一般作为"对称加密"的密钥而被双方在后续数据传输中使用.DH数学原理是base离散对数问题.做类似事情的还有非对称加密类算法,如:RSA. 三.应用场景 其应用非常广泛,在SSH.VPN.Https...都有

General overview[edit]   Illustration of the idea behind Diffie–Hellman key exchange Diffie–Hellman key exchange establishes a shared secret between two parties that can be used for secret communication for exchanging data over a public network. The

排序算法 算法复杂度 算法简述 插入排序 N2 前方有序,依次将后方无序数据插入前方合适位置. 冒泡排序 N2 前方有序,从后方两两比较,将最小泡冒到前方. 选择排序 N2 前方有序,从后方选择最小的加入前方. 快速排序 N(logN) 选择pivot,前方小于等于pivot,后方大于等于pivot 堆排序 N(logN) 建堆,将堆顶移出,堆尾补位,并重新调整堆. 归并排序 N(logN) 选择分裂点,前方归并,后方归并,合并前方和后方 基数排序 D(N + radix) D个关键码,每个关键

def kp(arr, i, j): if i<j: #i=j时意味着一边只剩单个数据 base = kpgc(arr, i, j) kp(arr, i, base-1) #kp(arr, i, base)也可以,相当于把base放进去重新排了一遍,但是由于base大于左边的,没什么影响 kp(arr, base+1, j) def kpgc(arr, i, j): base = arr[i] #第一个数字作为基准数字 while i < j: if arr[j] >= base: #当

最近接触了pLSA模型,该模型需要使用期望最大化(Expectation Maximization)算法求解. 本文简述了以下内容: 为什么需要EM算法 EM算法的推导与流程 EM算法的收敛性定理 使用EM算法求解三硬币模型 为什么需要EM算法 数理统计的基本问题就是根据样本所提供的信息,对总体的分布或者分布的数字特征作出统计推断.所谓总体,就是一个具有确定分布的随机变量,来自总体的每一个iid样本都是一个与总体有相同分布的随机变量. 参数估计是指这样一类问题——总体所服从的分布类型已知,但某些

​蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露 槛菊愁烟兰泣露,罗幕轻寒,燕子双飞去. 明月不谙离恨苦,斜光到晓穿朱户. 昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路. 欲寄彩笺兼尺素.山长水阔知何处? --晏殊 导读: 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一,在多领域工程应用中具有重要应用,如逆向工程.SLAM.图像处理和模式识别等.点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵,利用该矩阵实现多视扫描点云的精确配准,最终获取完整的3D数字模型.场景.本质上,关于六自由度(旋转和平移)的3D点云配准问题是典型的

k-means 算法 k-means 算法接受输入量 k :然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高:而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的. k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心:而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类:然后再计算每个所获新聚类

1. 历史及演进 提升学习算法,又常常被称为Boosting,其主要思想是集成多个弱分类器,然后线性组合成为强分类器.为什么弱分类算法可以通过线性组合形成强分类算法?其实这是有一定的理论基础的.1988年,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念,他们指出,在概率近似正确(Probably Approximately Correct, PAC)学习的框架中,一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的:如果正确率只是

Diffie-Hellman( DH ):密钥交换协议/算法 ( Diffie-Hellman Key Exchange/Agreement Algorithm ) 百科摘录: Diffie-Hellman是一种建立密钥的方法,而不是加密方法 这个机制的巧妙在于需要安全通信的双方可以用这个方法确定对称密钥, 然后可以用这个密钥进行加密和解密, 但是注意,这个密钥交换协议/算法只能用于密钥的交换,而不能进行消息的加密和解密, 双方确定要用的密钥后,要使用其他对称密钥操作加密算法实现加密和解密消息.

提升决策树GBDT 梯度提升决策树算法是近年来被提及较多的一个算法,这主要得益于其算法的性能,以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现,有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发,比较火的是陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM 一.监督学习 1.  监督学习的主要任务 监督学习是机器学习算法中重要的一种,对于监督学习,假设有m个训练样本: 其中, ,如分类问题:也可以为连续值,如回归问题.在监督学习中利用训练样本训练出模型,该模型能够细线从样本特征 . 为了能够对映射F进行

Zookeeper是一个开源的分布式应用协调项目, 当中为了保证各节点的协同工作,Zookeeper在工作时须要有一个Leader. 而Leader是怎样被选举出来的?Zookeep中使用的缺省算法称为FastLeaderElection. Zookeeper的基本前提是多个节点都具备全局其他全部节点的基本信息(IP/port/SID),而SID是节点的唯一编号. 正常工作时"从节点"会从"主节点"(Leader)同步版本号信息,称为zxid. 一旦整个系统重新启动

//加密机制初始化 g_HDMgr.init(); //对方的public key BIGNUM* peerPubKey = NULL; peerPubKey = BN_bin2bn((unsigned char*)pRegist->DH_PubKey, pRegist->nDH_PubKey_Len, NULL); if (peerPubKey != NULL) { //计算密钥 unsigned char* ClientSecret = NULL; int nSecretSize = g_

转自:https://blog.csdn.net/andylau00j/article/details/54583769 本系列的前一篇,咱们聊了“密钥交换的难点”以及“证书体系”的必要性.今天这篇来介绍一下实战中使用的“密钥协商算法”. ★密钥交换/协商机制要达到啥目的? 前一篇介绍了 SSL/TLS 的身份认证机制.这个机制是为了防止攻击者通过[篡改]网络传输数据,来假冒身份,以达到“中间人攻击/MITM”的目的. 而今天要聊的“密钥协商机制”是:(在身份认证的前提下)如何规避[偷窥]的风险

本文转载自SSL/TLS协议详解(下)--TLS握手协议 导语 在博客系列的第2部分中,对证书颁发机构进行了深入的讨论.在这篇文章中,将会探索整个SSL/TLS握手过程,在此之前,先简述下最后这块内容的关键要点: TLS适用于对称密钥 对称密钥可以通过安全密钥交换算法共享 如果请求被截获,密钥交换可能会被欺骗 使用数字签名进行身份验证 证书颁发机构和信任链. 在这篇文章中,使用WireShark的工具来查看网络流量,我个人使用的是Linux(Ubuntu 16.04)系统,可以使用以下命令轻松安

目标读者:理解HTTP协议,对称和非对称加密,想要了解HTTPS协议的工作原理. 读完本文,你能明白 什么是HTTPS,TLS(SSL),TLS和HTTPS是什么关系? 什么是证书和数字签名,它们是如何传递信任的? HTTPS有什么样的功能,它是如何实现这样的功能的? 简介 HTTPS,也称作HTTP over TLS.TLS的前身是SSL,TLS 1.0通常被标示为SSL 3.1,TLS 1.1为SSL 3.2,TLS 1.2为SSL 3.3.本文着重描述TLS协议的1.2版本. 下图描述了在

移动端App安全如果按CS结构来划分的话,主要涉及客户端本身数据安全,Client到Server网络传输的安全,客户端本身安全又包括代码安全和数据存储安全.所以当我们谈论App安全问题的时候一般来说在以下三类范畴当中. App代码安全,包括代码混淆,加密或者app加壳. App数据存储安全,主要指在磁盘做数据持久化的时候所做的加密. App网络传输安全,指对数据从客户端传输到Server中间过程的加密,防止网络世界当中其他节点对数据的窃听. 这一篇我们先聊下网络传输的安全. 安全相关的基础概念

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背景 MySSL 提供了免费的网站 HTTPS 安全评级服务,然后我用我的网站 https://hellogithub.com,测试了一下.发现安全评级为 B,最高为 A+.下面是记录我的网站从 B 升到 A+ 的操作和设置. tips: 我的网站免费 SSL/TLS 证书是这家的 Let's Encrypt 一.B 升 A 1.1 现状 评分提示:服务器支持弱 DH 密钥交换参数,降级为 B 1.2 原因 前向安全性 Forward Secrecy 的概念很简单:客户端和服务器协商一个永不重用

引用原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000004985253#articleHeader6 在进行 HTTP 通信时,信息可能会监听.服务器或客户端身份伪装等安全问题,HTTPS 则能有效解决这些问题.在使用原始的HTTP连接的时候,因为服务器与用户之间是直接进行的明文传输,导致了用户面临着很多的风险与威胁.攻击者可以用中间人攻击来轻易的 截获或者篡改传输的数据.攻击者想要做些什么并没有任何的限制,包括窃取用户的Session信息.注入有害的代码等,乃至于