Tanda tangan digital dan sertifikat

Ketika kita berpikir tentang VPN, sering kita adalah enkripsi data pengguna. Tapi musuh atau maksud orang membaca data bisa namun penyerang dapat merekam percakapan dan kemudian replay Balasan antara kepada peserta. Apa yang perlu kita lakukan adalah untuk memastikan sumber data asli, dan itu adalah di mana tanda tangan digital dan sertifikat masuk Informasi Harga hp.

Untuk membangun tanda tangan Digital, sistem enkripsi kunci publik harus di tempat. Pembangunan tanda tangan Digital melibatkan menerapkan sebuah fungsi hash pesan oleh rangkaian pesan dengan kunci rahasia dikenal dan kemudian menerapkan suatu fungsi matematika yang akan menghasilkan output panjang tetap dikenal sebagai ringkasan. Ringkasan kemudian dienkripsi dengan kunci dekripsi umum yang menghasilkan tanda tangan yang dapat ditambahkan ke pesan untuk memverifikasi bahwa pesan berasal dari sumber asli.

Penerima recalculates fungsi hash dan dibandingkan dengan tanda tangan setelah menerapkan kunci publik. Jika kedua cocok, kemudian karena hanya pencetus bisa diketahui fungsi hash dan kunci pribadi, pesan harus asli.

Algoritma mencerna pesan menggunakan fungsi Hash untuk memetakan banyak input potensial untuk masing-masing sejumlah besar output. Apa yang biasanya diproduksi adalah bidang panjang tetap, biasanya beberapa ratus bit panjang. Kunci rahasia dibagi antara pengirim dan Penerima dan dengan menggabungkan ini dengan pesan untuk transfer, ringkasan dihasilkan.

MD5 (pesan Digest 5) mungkin adalah fungsi hash paling umum digunakan, dan menghasilkan mencerna 128 bit yang sering ditambahkan ke header sebelum Paket dikirimkan. Perubahan dalam pesan akan menyebabkan digest untuk mengubah, dan bahkan sumber dan tujuan alamat IP dapat digunakan bersama-sama dengan isi pesan ketika membuat mencerna, yang memvalidasi alamat hp vivo keluaran terbaru.

Lain populer hashing algoritma adalah SHA (Secure Hash Algorithm) yang menghasilkan mencerna sedikit 160 memastikan keamanan yang lebih besar daripada MD5.

Tidak peduli berapa lama mencerna adalah, mencerna identik akan selalu menghasilkan untuk paket identik. Tapi siapa saja yang ingin menyerang sistem dapat memantau pertukaran dan menentukan paket yang dikirim dalam apa yang pernah memesan akan menghasilkan beberapa hasil yang terkenal. Hasil ini oleh karena itu dapat direproduksi oleh replay pesan. Hal ini dikenal sebagai serangan tabrakan.

HMAC (berbasis Hash pesan otentikasi kode) dapat digunakan untuk memerangi tabrakan serangan oleh termasuk nilai-nilai yang dihitung dua tahu sebagai ipid dan opid, yang awalnya dihitung menggunakan rahasia kunci untuk paket pertama dan dihitung ulang untuk paket berikutnya. Nilai-nilai yang disimpan setelah setiap paket dan dipulihkan untuk digunakan dalam perhitungan Digest untuk paket berikutnya. Hal ini memastikan bahwa ringkasan selalu berbeda bahkan untuk paket-paket yang identik.

Sertifikat Digital diproduksi menggunakan beberapa informasi yang dikenal seperti nama, alamat, ibu nama gadis, nomor rumah, nomor asuransi nasional atau memang apa-apa. Informasi ini ditambahkan ke kunci publik dan kemudian digunakan sebagai bagian dari fungsi hash untuk menciptakan mencerna yang kemudian dienkripsi menggunakan kunci pribadi melalui sistem enkripsi aman seperti RSA atau AES.

Algoritma buruk mencerminkan model buruk dan Data

Dengan semua hype di sekitar besar data analytics, tidak cukup perhatian yang diberikan kepada kualitas data atau validasi model dibangun pada data. Meskipun sifat deterministik mereka, algoritma hanya sebagai baik sebagai data pemodel mereka bekerja dengan.

Hanya didefinisikan, algoritma mengikuti serangkaian petunjuk untuk memecahkan masalah berdasarkan input variabel dalam model dasar. Dari trading frekuensi tinggi, nilai kredit dan asuransi untuk pencarian web, merekrut dan kencan online, Cacat algoritma dan model dapat menyebabkan perpindahan besar di pasar dan kehidupan. Fokus berlebihan pada volume, kecepatan dan berbagai data dan teknologi muncul untuk menyimpan, memproses dan menganalisis yang diberikan tidak efektif jika algoritma menghasilkan hasil-hasil keputusan yang buruk atau pelanggaran hp samsung keluaran terbaru.

Satu contoh adalah kilat kecelakaan yang terjadi pada tanggal 6 Mei 2010. Dalam beberapa menit, The Dow Jones Industrial average jatuh 1.000 poin hanya untuk memulihkan kurang dari 20 menit kemudian. Sementara penyebab tidak pernah sepenuhnya dijelaskan, banyak pelaku pasar setuju bahwa algoritma kuantitatif yang harus disalahkan. Dengan algoritma bertanggung jawab atas sampai 75% dari volume perdagangan, potensi masa depan peristiwa bencana lebih dari mungkin. Meskipun efisiensi, tidak adanya intervensi manusia mengakibatkan jumlah kejadian yang memicu lebih perdagangan ke tangki pasar lebih lanjut. Kita belajar apa-apa dari portofolio asuransi pada 1980-an yang pada akhirnya menyebabkan kecelakaan tahun 1987?

Pada tingkat yang lebih individual, algoritma berdasarkan data pribadi, seperti kode pos, sejarah pembayaran dan catatan kesehatan memiliki potensi untuk menjadi diskriminatif dalam menentukan asuransi dan nilai kredit. Termasuk data sosial ke dalam campuran dan asumsi-asumsi yang dihasilkan dalam model dapat condong hasil lebih jauh.

Contoh lain adalah wahyu tentang NSA pengumpulan dan analisis informasi pribadi. Pemerintah telah diberlakukan Undang-undang untuk memungkinkan data pertambangan untuk langsung atau non-jelas korelasi dalam nama keamanan nasional. Algoritma serupa yang digunakan untuk profil oleh polisi departemen. Kesalahan pemodelan yang mungkin memiliki pengaruh yang sangat buruk pada setiap hari warga. Dan potensi pelanggaran privasi pribadi meninggalkan lubang menganga di pemerintahan.

Pemodelan di bidang dengan lingkungan yang dikendalikan dan masukan data yang dapat diandalkan, penemuan obat atau memprediksi pola lalu lintas menyediakan ilmuwan kemewahan waktu untuk memvalidasi model mereka. Namun, dalam pencarian web cakrawala waktu mungkin dua detik dan di lantai perdagangan, milidetik.

Fokus pada model validasi

Sebagai data besar menjadi lebih luas, itu menjadi lebih penting untuk memvalidasi model dan integritas data hp samsung terbaru. Korelasi antara dua variabel tidak berarti bahwa satu menyebabkan yang lain. Koefisien penentuan dapat dengan mudah dimanipulasi untuk menyesuaikan hipotesis di belakang model. Dengan demikian, ini juga mendistorsi analisis residu. Model untuk data spasial dan fosil hanya akan muncul untuk menyulitkan validasi lebih jauh.

Alat manajemen data telah meningkat secara signifikan meningkatkan keandalan masukan data. Sampai mesin merancang model, fokus pada kebenaran data akan memperbaiki model validasi dan mengurangi, tidak menghilangkan, bias yang melekat. Itu juga akan menghasilkan data yang lebih berharga.

Cara untuk meningkatkan kualitas data

Data yang buruk ini tidak hanya masalah itu. Data yang hilang, misfielded atribut dan record-record duplikat di antara penyebab model data Cacat. Ini pada gilirannya, merusak kemampuan organisasi untuk melaksanakan strategi, memaksimalkan pendapatan dan biaya peluang dan mematuhi tata kelola, peraturan dan mandat kepatuhan (GRC). Organisasi perlu untuk memberlakukan peraturan, kebijakan dan proses untuk mengidentifikasi akar penyebab dan menjamin integritas data yang lebih baik.