小姣姣姣姣-CSDN博客

原创关于等级保护2.0较为详细的个人理解

测评机构按照管理规范和技术标准，运用科学的手段和方法，对处理特定应用的信息系统，采用安全技术测评和安全管理测评方式，对保护状况进行初步检测评估，针对安全不符合项提出安全整改建议。依据《网络安全等级保护基本要求》，利用自有或第三方的安全产品和专家服务，对信息系统进行安全建设和整改，同时制定相应的安全管理制度。此步骤又被称为预测评或差距分析，以安全服务商的角度来看就是对客户的系统进行一次和正式测评相同的流程，减少后续测评整改的工作量。日常安全运营工作分为：风险管控、监控分析、安全运维。

2023-03-26 17:18:20 402

原创 Python常见加密算法 MD5\SHA\AES\DES\ECC\SM2\SM3\SM4\Paillier\ckks

文章里所有算法代码可以在资源中下载。

2023-03-08 17:59:14 2899

原创 MySQL安装与Navicat 图形化客户端工具

登录https://downloads.mysql.com/archives/community/下载完成后解压。

2022-10-23 17:30:50 573

原创零基础入门数据库---SQL语句总结

SQL分类：DDL：data definition language 数据定义语言，用来定义数据库对象：数据库，表，列等DML：data manipulation language 数据操作语言，用来对数据库中表的数据进行增删改DQL：data query language 数据查询语言，用来查询数据库中表的记录（数据）DCL：data control language 数据控制语言，用来定义数据库的访问权限和安全级别，及创建用户。

2022-10-23 17:14:45 204

原创特征降维方法——主成分分析PCA

1.1.分类关于降维的学习主要分为五类：PCA、LDA、LLE、tSNE、ISOMAP.降维的作用：（为什么会有这些作用？）（1）降低时间的复杂度和空间复杂度（2）节省了提取不必要特征的开销（3）去掉数据集中夹杂的噪音（4）较简单的模型在小数据集上有更强的鲁棒性（5）当数据能有较少的特征更好地解释数据，适合我们可以提取知识（6）实现数据的可视化1.3.降维的目的用来进行特征选择和特征提取。 ①特征选择：选择重要的特征子集，删除其余特征；②特征提取：由原始特征形成的较少的新特征

2021-03-08 16:03:22 1792

原创《机器学习（周志华）》学习笔记（一）

第一章机器学习基础1.1.什么是机器学习？人工智能标准化白皮书(2018版)：机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。Andrew N

2021-03-08 15:54:47 3524

原创以RSA为例讨论数字货币中的公钥密码

一、数字货币目的：便捷、去中心化切入点：货币数字化——->交易数字化（用RSA解决）中心节点记账——>记账去中心化交易数字化包括：账户数字化（唯一标识问题）、金额数字化、签名数字化（身份认证问题）记账去中心化（分布式数据完整性问题）包括：谁来记账（矿工）?账本可信（账本完整性保护问题）？唯一性和身份认证问题可以借助于公钥密码，用公钥作为账户时候可以顺便解决账户唯一性的问题（以RSA为例），以私钥为数字签名。哈希函数解决账本完整性保护问题二、账户与签名数字化公钥密码（非对称密码

2020-11-27 10:52:27 587 2

原创 JUGO实现百万富翁问题操作示例

一、编程语言和开发环境（1）Frutta语言（2）操作系统windows（后续支持linux），chrome浏览器（需先安装Frutta谷歌浏览器插件）（3）MPC应用部署　　环境搭建（要求linux系统）　　安装nginx　　安装JDK，配置JDK环境变量二、安装插件使用JUGO-IDE之前，需要先安装Frutta谷歌浏览器插件。安装后可在JUGO-IDE中使用Frutta语言编写算法。安装步骤：第一步，请点击下载Frutta谷歌浏览器插件的安装包https://jugo.juz

2020-11-09 09:44:01 333 1

原创一文看懂MPC百万富翁问题的两种解法：CG+OT不经意传输解法或者RSA密码学解法

MPC的数学描述：有n个参与者P1,P2，…Pn，要以一种安全的方式共同计算一个函数，这里的安全是指输出结果的正确性和输入信息、输出信息的保密性。具体地讲，每个参与者P1，有一个自己的保密输入信息X1，n个参与者要共同计算一个函数f(X1,X2, … ,Xn)=(Y1,Y2, … ,Yn),计算结束时，每个参与者Pi只能了解Yi,不能了解其他方的任何信息MPC的特点：安全多方计算理论主要研究参与者间 “协同计算” 及 “隐私信息保护” 问题，其特点包括1、输入隐私性2、计算正确性3

2020-11-09 09:26:29 5062 2

weixin_50448632的博客