作为前端开发，应该或多或少的都会熟悉https，特别是邻居家IOS，早就必须使用HTTPS了，Android也在9.0的时候增加了这一要求，当我们的targetSdkVersion指到9.0以上时，必须...这里简单说一句，Android 9.0 之后谷歌要.

//公钥 .../** 后台将证书以byte数组的形式传入 * @param bytes，数字证书crt传入的byte数组 * @return */ public InfoEntity getCertificateInfo(byte[] bytes) { InfoEntity infoEntity = n...

一、Java代码生成cer证书文件：public class GetCertFile { //证书颁发者 static String CertificateIssuer = "C=中国,ST=广东,L=广州,O=人民组织,OU=人民单位,CN=人民颁发"; //证书使用者 static String ...

* 证书有效性验证，后台将证书链以byte[]数组集合的形式传入 * @param certChain 后台传入的证书链 * @param cert2Verify 本地需要验证的证书 * @return */ public int certificateValidate(List<byte...

一、网络协议 HTTP协议 Http协议是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议）的缩写，是用于从万维网（WWW:World Wide Web）服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议。 HTTPS协议 ...HTT

android中的ssl 什么是SSL？ (What is SSL?) SSL stands for Secure Sockets Layer. SSL is the standard security technology for establishing an encrypted link between a client and a server. This link ...

错误显示： fatal: unable to access ‘https://github.com/subying/jsbook.git/‘: SSL certificate ...这个错误并不重要是系统证书的问题，系统判断到这个行为会造成不良影响，所以进行了阻止，只要设置跳过SS

首先，要设置应用接口加签方式为公钥证书模式。 参照文档：https://docs.open.alipay.com/291/105971然后就是自行验签的难点了，下面是支付宝给的文档： https://docs.open.alipay.com/291/1...

前言–阅读本文你将收获 ... 2.什么是中间人攻击，中间人攻击的基本原理 3.如何防止中间人攻击 作者：RicardoMJiang ...2.Client和Server交流的信息不能被其它第三方窃听 3.当然，针对第1点，反过来，Se.

本文是作者研究参考了多方资料，融汇整理并加入自己的理解和实践结论后所作准备知识在介绍签名机制前，需要首先了解一下消息摘要、签名文件、数字证书的知识。消息摘要 - Message Digest消息摘要（Message Digest）...

目录 一、什么是apk签名？ 二、为什么需要签名 三、apk签名方案     V1     V2     V3 四、apk签名校验 五、多渠道打包 ...消息摘要只能保证消息的完整性，并不能保证消息的不可篡改性。...

该篇文章为搜罗整理后的，具体资料见文末的参考部分，主要从：HTTPS相关概念、产生背景、自有数字证书的生成、查看服务器证书信息、HTTPS漏洞及现状、安全开发建议等进行汇总整理，方便对HTTPS快速理解。 1. 相关...

本文源于两篇英文文档，将其合二为一，翻译过程参考了网上的其它翻译以求更加准确，在此对这些翻译文档的作者表示感谢！ 文中介绍的OpenSSL版本较...X.509证书含有公钥和标识（主机名、组织或个人），并由证书颁发机.

一.Https介绍 HTTP协议是没有加密的明文传输协议，如果APP采用HTTP传输数据，则会泄露传输内容，可能被中间人劫持，修改传输的内容。 HTTPS是H

目录 1 数字签名介绍 1.1 背景 1.2 机制 1.3 使用 ...2.2.2 Android不校验证书的合法性 2.2.3 当签名不匹配时，APK升级会失败 2.3 系统层面：Android基于数字签名的一些机制 2.3.1 四种不同

系统访问了一个公网https地址，报错https证书过期，但在chrom上查看证书，还没有到过期时间，最后排查是证书颁发机构的根证书过期了。 背景： 系统访问了一个https地址，证书校验未通过，报错如下： 20-12-...

X.509格式证书是被广泛使用的数字证书标准，是用于标志通讯各方身份信息的一系列数据。 1.2常见的X.509格式证书 .cer/.crt是用于存放证书，以二进制形式存放，不含私钥 .pem跟.crt/.cer的区别是它以Ascii来表示，...

...安全套接字层 (SSL)（现在技术上称为传输层安全协议 (TLS)）是一个通用构建块，用于在客户端与服务器之间进行加密通信。应用很可能以错误的方式使用 SSL，从而导致恶意实体能够拦截网络上的应用数据。...

随着安全的普及，https通信应用越发广泛，但是由于对https不熟悉导致开发人员频繁错误的使用https，例如最常见的是未校验https证书从而导致“中间人攻击”，并且由于修复方案也一直是个坑，导致修复这个问题时踩各种...

成为一名优秀的Android开发，需要一份完备的知识体系，在这里，让我们一起成长为自己所想的那样~。 思维导图大纲 一、为什么要进行网络优化？ 「等待网络是我们 App 最大的性能瓶颈，再怎么优化绘制、内存、卡顿或...

但是应用程序错误地使用SSL可能会导致应用程序的数据在网络中被恶意攻击者拦截。为了确保这种情况不在我们的应用中发生，这篇文章主要说明使用网络安全协议常见的陷阱和使用Public-Key Infrastructure(PKI)时一些...

该篇博客主要介绍https通信中的数字证书的构成和证书的分发使用流程，关于Https通信安全一系列的知识点，我以系列博客文章进行了总结归纳，欢迎阅读！

继上一次Masterkey漏洞之后，Bluebox在2014年7月30日又公布了一个关于APK签名的漏洞——FakeID，并打算在今年的Blackhack上公布更详细的细节，不过作者Jeff Forristal在文中已经给出了不少提示，另外申迪的《FakeID...

从事移动互联网软件开发的小伙伴肯定了解：自Android 9.0开始，应用程序的网络请求默认使用https；基本是同期苹果IOS在应用网络请求方面，也强制使用https禁止http。 这一期间如果你去面试，不了解Https的握手过程，...

（续前文） 补充前文：凡是代码中使用...有时候，App 可能需要查验某个证书(譬如从签名邮件或者数字信封、时间戳里获取的“签名者”)是否“可信”，可从系统凭证库的“CA”库中取出所有的“可信颁发者”证书(包括系统预

package com.zeph.android.cert; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.security.Inval

在介绍签名机制前，需要首先了解一下消息摘要、签名文件、数字证书的知识。 1、消息摘要 - Message Digest 消息摘要（Message Digest），又称数字摘要（Digital Digest）或数字指纹（Finger Print）。简单来说，...

本套课程仍然沿用了实战教学方式，以一个电影查询APP为实战案例，手把手从项目设

【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）。