那位高手用CAPICOM签名过PDF文件?

C++ Builder > 茶馆 [问题点数:200分,结帖人wewaa]
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本版专家分:7947
结帖率 100%
等级
本版专家分:9706
勋章
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进士 2008年 总版技术专家分年内排行榜第五
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铜牌 2007年6月 总版技术专家分月排行榜第三
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红花 2007年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2008年5月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2008年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年10月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年5月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
laowang2

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微软CAPICOM控件介绍(二)

Windows系统中的安全组件—CAPICOM概述Windows操作系统为我们提供了先进的加密体系模型CryptAPI,同时该模型也提供了丰富的函数供第三方开发使用。但使用CryptAPI完成一些通常的操作(如:加密、签名)仍然是相当...

capicom控件签名

var CAPICOM_CURRENT_USER_STORE = 2 var CAPICOM_MY_STORE = "My" var CAPICOM_STORE_OPEN_READ_ONLY = 0 var CAPICOM_STORE_OPEN_EXISTING_ONLY = 128 var CAPICOM_CERTIFICATE_FIND_KEY_USAGE = 12 var CAPI

C#发布程序时出现Signtool requires CAPICOM version 2.1.0.1 or higher错误的解决办法

出错提示如下: Error 32 SignTool reported an error SignTool Error: Signtool requires CAPICOM version 2.1.0.1 or higher. Please copy the lat

delphi实现数字签名

上周,另一部门需要支援解决数字签名问题。... 利用证书对文件进行签名,从证书来源看,可分为两种:1、软证书:就是将*.pfx文件导入到系统中,这意味着,只要登录到PC中的用户,均可以使用该证书;2、硬证书:通常

27.3.13 如何在客户端安装部署、调用

CAPICOM不是Windows操作系统自带的组件,需要安装后才能使用。安装方式有2种,Web页面嵌入、手动安装。1.页面嵌入Web页面嵌入的方法为在Web页面插入如下语句:相应接口的ClassID" codebase="打包组件的web路径#...

编程实现可执行文件的数字签名验证及证书安装

为何要制作数字签名,请参见我以前的文章 http://dkfdtf.blogbus.com/logs/10896854.html,我最近的一个...如何制作数字签名需要的工具:makecert.exe, signtool.exe。这两工具网上大把,自己搜一下下载即可。如果安

PKCS#7格式的数字签名

最近先来无事,对PKCS#7格式的数字签名和数字信封产生了兴趣,在安全领域混饭吃,不把这些东西搞搞懂可不行啊。  PKCS#7是由RSA安全体系在公钥加密系统中交换数字证书产生的一种加密标准,最近本的标准...

Python 调用CAPICOM 读取 USB-KEY数字证书

import win32com.clientstore = win32com.client.Dispatch(CAPICOM.Store)# 打开证书存储区# 2 -> CAPICOM_CURRENT_USER_STORE# 0 -> CAPICOM_STORE_OPEN_READ_ONLYstore.Open(2, "My", 0) # 查找有效证书

Windows系统中的安全组件—CAPICOM

Windows系统中的安全组件—CAPICOM王之业概述Windows操作系统为我们提供了先进的加密体系模型CryptAPI,同时该模型也提供了丰富的函数供第三方开发使用。但使用CryptAPI完成一些通常的操作(如:加密、签名)仍然是...

27.3.5 CAPICOM对象——Store对象

Store对象提供了一些选择、管理、使用证书存储区的属性和方法。它包括的属性如表所示。表CAPICOM_CHECK_FLAG对象的主要属性 值 数据类型

27.3.1 CAPICOM简介

在前面章节上介绍,Windows操作系统为我们提供了先进的加密体系模型CryptAPI。CryptAPI提供了丰富的函数供我们完成签名、验证等操作,但是它是相当复杂的,也不适合在Web上直接调用。所以,微软同时提供了CAPICOM...

.net2008签名时出错 SignTool Error: Signtool requires CAPICOM

今天突然就不能发布了,看来下面的报错,已经猜到是CAPICOM.dll的问题,但想到之前为什么不报错呢?(我至今还是不知道),网上找了有久,大部分都是其他的签名错误.实在没办法只好下一个CAPICOM.dll,结果,行了.真让人不明白...

27.3.6 CAPICOM对象——SignedData对象

SignedData对象提供了利用数字证书签名和验证的的属性和方法,它是实际应用中经常用到的对象。它包括主要的属性如表所示。表 SignedData对象的主要属性 值 数据类型

27.3.14 如何在服务器端安装部署和调用

在服务器安装CAPICOM组件需要手动注册capicom.dll,方法是复制capicom.dll文件至windows系统目录(例如: c:/winnt/system32/),然后在命令行中运行命令“regsvr32 capicom.dll”。在ASP服务器端,调用CAPICOM组件和...

Capicom.dll 没有正确安装或注册

今天有人过来问我QC能不能连上,我试着打开IE 输入访问地址,结果直接出现了capicom.dll没有正确安装或者是没有注册的提示,我直接晕倒,前几天还好好的,怎么今天就出现这种情况了捏,有点想不通。...

27.3 数据签名处理——基于CAPICOM的应用

本章节将介绍如何在ASP/ASP.NET页面开发,完成表单数据的签名和验证。通常B/S模式实现签名操作需要调用控件/组件,客户端代码调用控件进行签名,服务端代码...通常大家习惯调用CAPICOM来完成签名、验证等操作,因为其为

CAPICOM简介

CAPICOM的全名是Cryptographic API Component Object Model,是微软的Windows操作系统里的组件,可以让电脑用来以数字方式签署数据、代码、验证数字签章、将数据报文装起来做为私人之、散列数据、将数据加密/解密...

关于微软的CAPICOM

(1)CAPICOM ReferenceThe CAPICOM COM client provides services that enable application developers to add security based on cryptography(密码术) to applications. CryptoAPI includes functionality for ...

数字证书在WEB应用中登录 .

1数字证书登录认证的优点 作为企业信息系统的第一道大门,身份认证是确保企业信息资源只能被合法用户所访问的重要保障。...由于有的用户为了方便记忆,使用非常简单的口令,比如“1234”、“abcd”等这些非常容易

ClickOnce证书签名过期处理方案及工具

[在决定使用ClickOnce发布你的软件前,应该知道的一些事情(一些常见问题解决方法)] (http://blog.csdn.net/sgear/article/details/6458581) 转vs生成的证书一年过期,避免软件更加有证书问题,所以需要手动生成长期...

数字证书在WEB应用中登录

1数字证书登录认证的优点作为企业信息系统的第一道大门,身份认证是确保企业信息资源只能被合法用户所访问的重要保障。...由于有的用户为了方便记忆,使用非常简单的口令,比如“1234”、“abcd”等这些非常容易

数字证书在WEB应用中实现登陆

1数字证书登录认证的优点 作为企业信息系统的第一道大门,身份认证是确保企业信息资源只能被合法用户所访问的重要保障。...由于有的用户为了方便记忆,使用非常简单的口令,比如“1234”、“abcd”等这些非常容易

CAPI&CAPICOM的一些知识[转]

CryptoAPI(一个应用程序编程接口)目的就是提供开发者在Windows 下使用PKI 的编程接口。CryptoAPI 提供了很多函数,包括编码、解码、加密、解密、哈希、数字证书、证书管理和证书存储等功能。对于加密和解密,...

27.3.4 CAPICOM对象——CertificateStatus对象

CertificateStatus对象包括了数字证书的状态信息。应用程序不需要直接创建这个对象,一般从Certificate对象的IsValid方法返回。其主要的属性如表所示。表CertificateStatus对象的主要属性 值

利用MS的CAPICOM控件与Java结合实现B/S系统中的数字签名

利用MS的CAPICOM控件与Java结合实现B/S系统中的数字签名 作者: 来自: 阅读次数: [大 中 小] -------------------------------------------------------------------------------- 功能描述:在前台利用CAPICOM...

27.3.2 CAPICOM对象——Certificate对象

Certificate对象就是单个数字证书对象。它包括如下主要的属性。表 Certificate对象的属性 值 数据类型 权限

python报错:pywintypes.com_error: (-2147221005,,None,none)

64win7下编写python脚本,执行时报以下错误:pywintypes.com_error: (-2147221005,

CAPI&CAPICOM的一些知识

CAPI&CAPICOM的一些知识2007-06-09 22:091 引言CryptoAPI(一个应用程序编程接口)目的就是提供开发者在Windows 下使用PKI 的编程接口。CryptoAPI 提供了很多函数,包括编码、解码、加密、解密、哈希、数字证书、...

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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