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为什么我强烈建议你使用ECC 证书

对于大部分 HTTPS 网站来说,端一般通过 HTTP 应用层的帐号体系就能完成客户端身份认证;而浏览想要验证端身份,需要用到端提供的证书。 浏览会在两个步骤中用到证书:1)证书合法性校验。确保证书由合法 CA 签署,且适用于当前网站;2)使用证书提供的非对称加密公钥,完成密钥交换和端认证。 在 RSA 密钥交换中,浏览使用证书提供的 RSA 公钥加密相关信息,如果端能解密,意味着端拥有证书对应的私钥,同时也能算出对称加密所需密钥。密钥交换和端认证合并在一起。 在 ECDHE 密钥交换中,端使用证书私钥对相关信息进行签名,如果浏览能用证书公钥验证签名,就说明端确实拥有对应私钥,从而完成了端认证。密钥交换和端认证是完全分开的。 MD5;ssl_prefer_server_ciphers on; 研究发现,Chrome 与端协商到的 Cipher Suites 是 ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256,

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基于客户融合创新,实现多波次稳步增长 ——KDDI的增长战略

推出“au Simple Pay”及“au WALLET”钱包支付,通过“au Smart Pass”线上引流及线下商店的布局,不断扩大生活设计范围及用户触点。 为了拓展用户生活经济圈,KDDI先后推出“au 电力”、“au 保险/借贷”、“au 电子商”、电视购物等一系列合作内容。 通信、健康、教育、衣物、家居等领域的合作布局,提供au 商城、au 电力、au 贷款/住房抵押、au 保险、au 资产管理、 au 银行等多领域。 与KDDI签订增值融合合约的用户离网率显著低于单独au移动用户,且au 电力、au 钱包信用卡用户对降低离网率效果显著。 KDDI计划持续加强au 增值融合的合约签订,进一步维持老用户的稳定,如au 金融等。 ?

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    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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    ATMEGA328P-AU微控制

    ATMEGA328P-AU是具有32K字节系统内可编程闪存的 8 位 AVR 微控制 。 高性能Microchip picoPower®基于8位AVR® RISC的微控制结合了32 KB ISP闪存和读时写功能 1024B EEPROM,2 KB SRAM,23条通用I/O线,32个通用工作寄存 , 三个灵活的定时/计数,带比较模式,内部和外部中断,串行可编程USART 面向字节的双线式串行接口,SPI串行端口,一个 6 通道 10 位 A/D 转换(8 通道采用 TQFP 和 QFN/MLF 封装) 带内部振荡的可编程看门狗定时以及 5 种软件可选省电形式。

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    第16章 Sun RPC

    默认情况下并不多线程化: rpcgen -C data.x -DDEBUG gcc server.c data_svc.c data_xdr.c -o server gcc client.c data_clnt.c data_xdr.c -o client 多线程化:(-M 生成线程安全代码 -A 让根据请求自动创建线程) rpcgen -C data.x -DDEBUG -M gcc server.c ld\n", inp->arg1); if(rqstp->rq_cred.oa_flavor == AUTH_SYS) { struct authunix_parms* au ; au = (struct authunix_parms*)rqstp->rq_clntcred; printf("AUTH_SYS: host %s, uid %ld , gid %ld\n", au->aup_machname, (long)au->aup_uid, (long)au->aup_gid); } sleep

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    AB实验设计-通用内容说明

    6.实验场景与实验类型 实验场景 实验类型 说明 用户端:Web/H5页面,在其页面中的图片、文字、颜色、位置等元素和属性场景:适用于落地页、主页等单页面优化的场景 可视化实验 1.通过可视化编辑对文本 3.APP唤起时,配置即需生效,来不及和端产生请求交互。 用户端:通过端可以控制实现,主要是端内容返回或者端配置生效场景:推荐算法内容,客户端有时间和端交互获取策略或者内容返回 编程实验—端 1.过端获取实验分组信息并控制配置生效或下发的实验 2.部分功能只能由端来控制,比如内容分发算法在feed流中会看见什么内容、由端逻辑控制的产品功能(如推送)等。3.不要求唤起APP时就使实验配置生效。 客户端有充分时间向端发起请求,获得实验配置后再向用户展示策略。 7.实验报告 7.1 实验的基本数据 进组人数:该实验版本进组人数, 通过au简称。 绝对数值:该指标在各组中的绝对数值。

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    【ASM】ASM官方文档-Part I 介绍

    ASM动态卷管理(ADVM)为客户提供卷管理和标准磁盘设备驱动程序接口。 多个数据库实例,但仅需要一个ASM实例就可以为多个数据库实例提供 ? 图1-2 显示RAC环境中的ASM群集,ASM提供了集群存储池。 在集群中于多个RAC或单实例数据库的每个节点都有一个ASM实例。 ? 图1-3 多个单实例数据库共享ASM集群存储池,这种情况下多个数据库共享共用磁盘组。 由于ASM在磁盘组中所有磁盘之间的负载平衡,因此不同的ASM磁盘不应共享相同的物理驱动。 使用UDEV绑定磁盘,保证ownership and permission不会因为系统重启改变 2.ASM和多路径 多路径就是提供多条物理路径,避免单条链路故障导致无法读取磁盘信息,冗余的路径存在与和存储子系统之间

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    SSL通信双方如何判断对方采用了国密

    如果我们开发Client端产品(比如浏览),可能会和多方的Server产品对接。那么问题来了,双方是如何知道对方使用了国密算法呢?这个问题非常重要,只有双方采用同样的加密标准,才能正常通信。 密码套件协商过程有点类似于客户采购物品的过程,客户(客户端)在向商家(端)买东西之前需要告知商家自己的需求、预算,商家了解用户的需求后,根据用户的具体情况(比如客户愿意接受的价格,客户期望物品的使用年限 SMS4(128) Mac=SM30xF1,0x20 - ECDHE-PSK-WITH-SMS4-CBC-SM3 TLSv1 Kx=ECDHEPSK Au 注意,协商过程中端可能会禁用一些不太安全的密码套件(比如历史遗留的一些现今已不太安全的算法),这时即使双方都支持,也可能协商不成功。 我们可以测试是否支持某个特定的密码套件: openssl s_client -cipher "ECDHE-SM2-WITH-SMS4-SM3" -connect sm2test.ovssl.cn

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    Swaks伪造邮件发件人绕过SPF

    为了确认发件人不是伪造的,邮件会去查询example.com的 SPF 记录。 (SPF)、并对发出的邮件内容进行签名(DKIM),而邮件的接收方则检查收到的邮件是否来自发送方授权过的并核对签名是否有效。 --server 你的邮件地址 -p 25 -au <USER> -ap <PASS> 邮件可以选择自己搭建一个或者使用smtp2go,smtp2go主要是相当于邮件托管,可以分发子账户进行发送 如何搭建的话,这个网上有很多教程,这里为了快速搭建,可以选择使用ewomail 建议自己搭一个或者找个偏点的没什么安全策略的smtp 不然还是很大几率被扔进垃圾桶 swaks配合邮件发送伪造的钓鱼邮件查看是否能通过 打开gmail邮箱可以看到虽然能发送出去但是SPF验证是失败的,很大几率会被扔进垃圾邮箱里面 SPF验证原理 如果mail.kevin.com是我的邮件,那么gmail收到的源IP肯定也得是

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    面向细粒度的人脸表情操纵

    人脸表情操纵(facial expression manipulation)任指的是利用可输入的条件(condition)与人脸图像训练出一个图像到图像翻译的模型,生成的图像具有符合给定表情条件的特征 作为一个图像到图像翻译的任,方法[2]采用了条件生成对抗网路与AU结合的方式来编辑表情。但是[2]的模型采用了绝对值AU引导的思路。这存在两个不足。 其二,在使用绝对AU时,模型的训练不如使用相对AU稳定。理由在于,使用绝对AU作为条件输入,生成需要估计当前人脸的AU状态,以便于应用相应的转换。 确定了相对AU向量作为模型的条件之后,我们进一步改进了生成的结构。 上图中,左为生成结构,右为多尺度特征融合模块。

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    SSLTLS CipherSuite 介绍

    三,CipherSuite在现实环境的应用 tls/ssl 一共出过 5个版本:ssl2/ssl3/tls1.0/tls1.1/tls1.2 ,ssl2/ssl3这两个版本漏洞太多,请必禁用。 1.端: 说说openssl,openssl 实现了以上列表中的大部分( 摒弃了不安全的一些CipherSuite)。 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 0xC0,0x30 - ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384 TLSv1.2 Kx=ECDH Au Enc=AESGCM(256) Mac=AEAD 0xC0,0x2C - ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384 TLSv1.2 Kx=ECDH Au symmetric encryption */ unsigned long algorithm_mac; /* symmetric authentication */ 2,客户端: 在浏览里面

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    Debotnet:一款针对Windows10隐私设置和数据的保护工具

    选择需要禁用的功能; Dobotnet能够显示所有配置信息,允许用户实现完整控制; 简单的脚本引擎,允许用户添加自定义隐私规则; 支持调试模式和测试模式; GitHub库定期更新脚本; 支持Ninite Debotnet基于简单的.DS1文件,它精确地定义了哪些注册表项、文件和/或/应该被程序禁用、阻止、删除等。这些脚本文件允许您执行命令行工具和参数以及简单的PowerShell代码。 " /v NoAutoUpdate,STDOUT Task2=Try,query "HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Windows\WindowsUpdate\AU" /v AUOptions,STDOUT Task3=Try,query "HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Windows\WindowsUpdate\AU" /v ScheduledInstallDay,STDOUT Task4=Try,query "HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Windows\WindowsUpdate\AU

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    澳大利亚域名管理机构多年敲竹杠?

    澳大利亚域名管理机构是澳洲域名管理中心(auDA),管理所有.au系列域名后缀,包括.com.au和.net.au等。.au域名的批发价格是其本应价格的两倍,这引起了域名持有人的不满。    auDA的成员大概有250人左右,大多是来自澳大利亚域名行业的机构和个人投资人。有批评称,这一组织架构造成了auDA内部的利益冲突。 然而,像Melbourne IT 这样的商却收取153美元/2年。批评人士称,.com.au域名的注册价格应该至少降低一半。 “.au域名被AusRegistry所承包,它们是auDA董事会成员并尽一切力量保证自己的利益。自2008年加价后,AusRegistry就再未降低过其批发价格。 此外,还有不少域名持有人反对auDA推广.au域名后缀。

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    ECCV 2018 | GANimation让图片秒变GIF表情包,秒杀StarGAN

    选自arXiv 作者:Albert Pumarola等 机之心编译 参与:刘晓坤、张倩、高璇 近期生成对抗网络(GAN)在人脸表情合成任中取得了惊人的表现,其中最成功的架构是 StarGAN,但该架构只能生成不连续的表情 1 引言 如果一张图片中的面部表情可以自动变成动画形式,就会打开许多不同领域新应用的大门,包括电影产业、摄影技术、时尚界和电子商等。 随着生成对抗网络的流行,这项任取得了重大的进展,例如 StarGAN 这样的架构不仅能够合成新表情,还能更改面部的其它属性,如年龄、发色、性别等。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.09251 摘要:近期生成对抗网络(GAN)在人脸表情合成任中取得了惊人的表现。 另一方面,我们使用了一个基于 WGAN-GP[9] 的判别 D(I_yg) 来评估生成图像及其表情的质量。 4.1 网络架构生成 令 G 为生成模块。

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    Medusalocker勒索病毒,小心勒索加密无得解

    背景概述 近日,深信安全团队接到用户的勒索求助,排查发现是一款名为MedusaLocker的勒索软件家族。 勒索病毒 Sha256 fbf6c8f0857d888385f6bc0d46523ebcc1634e06d0e96411fc43a8ae4213d1f3 勒索信息: 技术分析 ida动态获取sig命名 UAC绕过,使用CMSTP是一个与Microsoft连接管理配置文件安装程序关联的二进制文件。它接受INF文件,这些文件可以通过恶意命令武化,以脚本(SCT)和DLL的形式执行任意代码; ? ? 建立时间间隔PT x M,使用Microsoft代码创建任,从而过检测; ? 检测名称是否与预先定义的列表匹配,如果匹配就终止; ? .FRFR,.lockers,.PedroChicken,.DogUlitos,.datalock,.stopfiles,.viets,.ILLOCK,.GBLOCK,.lokes,.KRLOCK,.AU

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    结合人脸识别元辅助学习的AU单元检测

    在该论文中作者考虑到AU单元检测和人脸表情识别是两个高度相关的任,而且人脸表情样本相对容易标注。因此作者提出了一种结合人脸识别元辅助学习的AU单元检测方法。 基础网络由主干网络和两个并行分类组成。这两个分类分别用于检测和检测。 作者将主干网络表示为参数为的函数,两个分类的参数分别是和。表示与检测任相关的参数,表示与任相关的参数。 粗体表示最先进的多任和元辅助学习方法中的最佳方法。由下图可以发现论文中的方法在这些数据集中绝大部分的AU单元检测中表现出色。 作者在下图中可视化了训练过程中的迭代损失和迭代权重曲线。 从图(a)、(d)、(g)可以看出,随着在MTL训练的进行,FER损失的下降速度快于AU检测的损失,这表明FER任相对容易优化,并主导了MTL的训练过程。 MAL学习增强FER的贡献以提取更多的语义信息来增强AU检测任。 下图显示了一些代表性图像的权重和一致性值。对于图中的每个面部图像,左上角的两个值意味着权重和一致性值。

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    python winrm 连接windo

    最近遇到项目需要使用windows ,之前分开部署,先需求linux连接windows,使用winrm即可 一、配置windows winrm 1.运行如下,如果没有返回,则没有开启winrm enumerate winrm/config/listener 2.配置winrm基础配置 PS C:\Users\Administrator> winrm quickconfig 已在此计算机上运行 WinRM  必须进行以下更改: 在 HTTP://* 上创建 WinRM 侦听程序接受 WS-Man 对此机上任意 IP 的请求。 在 HTTP://* 上创建 WinRM 侦听程序接受 WS-Man 对此机上任意 IP 的请求。 /service '@{AllowUnencrypted="true"}' Service     RootSDDL = O:NSG:BAD:P(A;;GA;;;BA)(A;;GR;;;IU)S:P(AU

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    【无人机数据集】开源 | 可以用于目标检测的无人机数据集

    由于空中图像数据的可用性和目标检测算法的新进展,使得计算机视觉界将注意力集中到航摄图像上的目标检测任。 但是在现有的带有目标标注的可视化的空中数据集中,无人机仅仅被用作飞行摄像机,丢弃了关于飞行的相关数据类型(例如,时间、位置、内部传感)。 在本文中,提出了一个多用途空中数据集(AU-AIR),它具有多模态传感数据,即视觉、时间、位置、海拔、IMU、速度等,这些数据采集于真实的外环境中。 AU-AIR数据集包含原始数据,可用于从录制的RGB视频中提取帧。此外,在目标检测任的背景下,我们强调了自然图像和航摄图像之间的差异。 我们在AU-AIR数据集上对可移动物体探测(包括YOLOv3-Tiny和MobileNetv2-SSDLite)进行训练和测试,使其用于无人机的机载计算机进行实时物体检测。

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    学界 | 新型半参数变分自动编码DeepCoder:可分层级编码人脸动作

    前段时间,又有其他研究者提出了另一种 DeepCoder——一种用于自动面部动作编码的半参数变分自动编码。机之心对本文进行了摘要介绍。 潜在地,这会使 VAE 成为一种学习 AU 强度估计的面部特征的合适方法。然而,大多数现有的基于 VAE 的方法都应用了与编码的特征分开学习到的分类。 为此,我们提出了一种全新的 VAE 半参数建模框架 DeepCoder,它将参数(卷积)和非参数(ordinal GP)VAE 的建模能力结合到了一起,用以联合学习 (1) 任层次中多个层级的隐含表征 图 1:我们提出的 2 层 DeepCoder:输入是面部图像,输出是重建的面部图像和 AU 强度水平。 顶部的变分卷积自动编码(VAE)的表现比面部特征的第一级编码(Z0)更好,而这些特征的进一步编码(Z1)使用 ordinal GP 变分自动编码(VO-GPAE)针对 AU 强度估计进行了优化 ?

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