HTTPS(全称：Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer)，是以安全为目标的HTTP通道，简单讲是HTTP的安全版。即HTTP下加入SSL层，HTTPS的安全基础是SSL，因此加密的详细内容就需要SSL。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/03/18/https%e6%b5%85%e6%9e%90/
相关推荐
-
媒体安全
走近特定音频识别（之一）——让计算机分辨出“这是什么声音” 走进特定音频识别（之二）——计算机是靠什么来分辨声音种类的？ 走进特定音频识别（之三）——检索 Vs 识别 走近特定音频…
-
表格数据隐私保护
本次报告对表格数据的隐私保护方法展开介绍，介绍了目前常用的表格数据隐私保护方法，重点讲解生成对抗网络的基本原理及其和表格数据隐私保护间关系，详细阐述了经典的利用生成对抗网络生成新表…
-
走近特定音频识别（之五）—— 音频预处理技术
上一篇博文向大家介绍了，一个典型的特定音频识别系统的原理如下图所示： 特定音频识别系统原理图 上图中可以看到，离线…
-
第三方库检测技术研究
第三方库检测技术是一个自动识别应用程序或二进制程序中，所包含的第三方库的技术。对二进制文件或APP进行分析，主要用于安全性评估、软件合规性检查以及漏洞管理。通过本次学术报告对第三方…
-
Boosting Methods
集成学习是机器学习领域中提升单一模型学习效果的典型方法，而Boosting则是集成学习中常用且效果良好的算法之一。通过将Weak learner巧妙地组合成Strong lea…
-
用户画像建模
本次报告介绍了用户画像建模的相关基本概念，以及用于短文本处理的用户画像构建LDA-RCC组合模型。基本概念包过用户画像的作用、构建过程、分类等。LDA-RCC组合模型解决了传统文本…
-
序列标注模型
背景知识 序列标注模型被广泛应用于文本处理相关领域，例如分词、词性标注、命名实体识别等方面。现有的序列标注模型主要有HMM，MEMM 以及 CRF，通过对这几种自然语言处理中常用的…
-
对抗性扰动下的后门防御方法
后门防御旨在使用神经元剪枝、知识蒸馏等手段消除模型中隐藏的后门，阻止攻击者使用触发器样本控制深度学习模型的输出。本次学术报告主要讲解了两种以对抗性扰动和后门攻击关系为基础的后门防御…
-
深度神经网络鲁棒性评估方法
深度学习模型具有高度非线性和特征空间抽象等特性，内部决策逻辑难以解释，导致其实际应用严重受限。本次报告从深度神经网络可解释性的基本概念出发，对常见的解释方法进行简介，并介绍了一篇将…
-
从任务划分就开始与众不同的元学习
meta-learning即元学习，也可以称为“learning to learn”。常见的深度学习模型，目的是学习一个用于预测的数学模型。而元学习面向的不是学习的结果，而是学习的…
