算法效能攻击性

A. des算法的坚强性和抗攻击性与其中的哪些因素有关

DES算法把64位的明文输入块变为64位的密文输出块,它所使用的密钥也是64位，其算法主要分为两步：
1?初始置换
其功能是把输入的64位数据块按位重新组合,并把输出分为L0、R0两部分,每部分各长3 2位,其置换规则为将输入的第58位换到第一位,第50位换到第2位……依此类推,最后一位是原来的第7位。L0、R0则是换位输出后的两部分，L0是输出的左32位,R0是右32位,例:设置换前的输入值为D1D2D3……D64,则经过初始置换后的结果为:L0=D58D50……D8;R0=D57D49……D7。
2?逆置换
经过16次迭代运算后,得到L16、R16,将此作为输入,进行逆置换,逆置换正好是初始置换的逆运算，由此即得到密文输出。
RSA算法简介
这种算法1978年就出现了，它是第一个既能用于数据加密也能用于数字签名的算法。它易于理解和操作，也很流行。算法的名字以发明者的名字命名。但RSA的安全性一直未能得到理论上的证明。

B. 关于算法战：牵引美军人工智能军事化应用的介绍。

在可预见的未来，人依然是整条作战链的“开关”，拥有最终开火权。与此同时，随着人工智能和人机融合技术的不断进步，人类战士主要扮演监督者角色，密切观察智能作战系统自主开展行动，必要时进入作战链进行干预。

当然，美军智能化建设并非一帆风顺，目前正面临技术、信任、法律、道德等一系列问题，但必须看到，美军在智能化建设方面已经抢占了先机，过去几年一直在进行技术和理论准备，一旦统一认识后集中发力，美军智能化建设将全面提速，整体作战能力将大幅跃升。

C. 非对称加密算法有哪些，安全性能对比

常见的非对称加密算法有：RSA、ECC（移动设备用）、Diffie-Hellman、El Gamal、DSA（数字签名用）

Hash算法
Hash算法特别的地方在于它是一种单向算法，用户可以通过Hash算法对目标信息生成一段特定长度的唯一的Hash值，却不能通过这个Hash值重新获得目标信息。因此Hash算法常用在不可还原的密码存储、信息完整性校验等。

常见的Hash算法有MD2、MD4、MD5、HAVAL、SHA
加密算法的效能通常可以按照算法本身的复杂程度、密钥长度（密钥越长越安全）、加解密速度等来衡量。上述的算法中，除了DES密钥长度不够、MD2速度较慢已逐渐被淘汰外，其他算法仍在目前的加密系统产品中使用。

D. 启发式算法的运算效能

任何的搜寻问题中，每个节点都有b个选择以及到达目标的深度d，一个毫无技巧的算法通常都要搜寻bd个节点才能找到答案。启发式算法借由使用某种切割机制降低了分叉率(branching factor)以改进搜寻效率，由b降到较低的b'。分叉率可以用来定义启发式算法的偏序关系，例如：若在一个n节点的搜寻树上，h1(n)的分叉率较h2(n)低，则 h1(n) < h2(n)。启发式为每个要解决特定问题的搜寻树的每个节点提供了较低的分叉率，因此它们拥有较佳效率的计算能力。

E. 运动跟踪系统根据哪些参数来评价算法的好坏

作战 效 能 评估技术是近年来航空领域广泛关注的研究项目，是二十一世纪综合性、前沿性技术。综观飞机的研制过程，战效评估在飞机战术技术经济可行性论证阶段以及作战使用研究等方面都具有重要的作用。本文从飞行力学和计算机数学模拟仿真的角度出发，对歼击机空战效能评估方法进行研究，内容包括如下几个方面: 1) 自 动 化空战模拟原理。提出战术动作、飞机质点运动方程、战效评估准则以及计算机计算有机结合的闭环模拟机理，给出适合飞机方一案论证阶段使用特点的空战模拟方法。 2) 空 战 初始态势设置、空战战术动作组合的战术理论依据。通过对可能面对的作战使用环境下的作战对象能力分析，从飞行力学的角度出发，提出符合飞机战术使用原则的战术动作组合的理论依据，建立战术动作理论数学模型。 3) 根 据 近距空战的特点，分析近距导弹带离轴角发射的使用条件，建立适于空战模拟的数学模型。 4) 以 某 第三代战斗机为例进行空战模拟计算机仿真，结果表明:在考虑模拟双方不同的高度、速度、两机距离和方位的态势下，能够实现多次的自动化模拟仿真计算，计算的战损情况与国外相关资料数据对比总体趋势吻合，结果具有较高的可信度。表明了本文中给出的空战效能评估方法在工程应用中具有重要的作用。同时也证明了模拟方法、数据处理、战术动作链以及数学模型是正确的。另外，还对影响超视距、近距空战效能的主要胜机参数进行了定量分析。 本研究对型号研制和预先技术研究有重要应用价值 。关键词:空战模拟，战效评估准则，空战初始态势，战术动作链. 1.1概述 歼击 机 作 为现代的武器装备，随着科学技术的发展，其各系统的构成和功能越来越完善和先进。随之而来的问题，飞机的研制经费和单机价格相应增高，研制周期也随之增长。在新机研制、老机重大改进等投资决策时，需要进行必要的效费比分析。歼击机效费比分析的基础和难点在于如何评价其作战效能。空、海军使用部门对某机型制定采购计划或向研究部门提出新要求时也迫切要求分析与作战对象对抗的作战效能情况:研制部门在研制工作中，对某项新技 术做技术决策时，在技术上可行，经费不超指标的情况下，主要考虑尽最大可能满足部队的需要，而判断是否满足需求的重要方面需进行作战效能分析。因此，歼击机空战效能分析研究是科学技术发展所推动出来的要求;是从事武器装备研制各层次人员工作的客观需要。战斗机的作战效能评估是一项综合技术和一种衡量战斗机优劣的手段，是将战斗机作为一个武器系统来评估的,其充分反映了飞机所采用的主要技术对作战能力的影响。根据以往的空战经验和战术理论研究的发展，由于在不同的空战阶段中，战斗机机群的组成、机动飞行轨迹、火控系统和使用武器各不相同， 因此，战斗机的空战主要分为两个阶段:超视距空战，近距空战。超视 距 空 战效能主要取决于机载设备和武器;近距空战效能主要取决于飞机的机动性能和导弹的离轴能力(包括采用光电雷达或头盔)。作为第一.二代飞机，基本上没有超视距空战能力(只有少数第二代飞机改进型实现了超视距攻击)，近距空战效能相对也较差。第三 代 飞 机的早期型，如F一比A飞机，以改善机动能力，提高近距作战效能为主，第三代飞机机动性比二代飞机平均高70%左右，导致两代战斗机的近距作战效能相差2一3倍，随着技术的发展，第三代战斗机的改进型，如F一16C飞机，挂装了AIM一7F中距导弹，超视距作战效能大大加强。第四代 战 斗机为了进一步提高飞机的作战效能，远距采用隐身技术和超音速巡航方式，装远距离探测雷达，挂主动雷达型空空导弹;近距则采用先进的气动布局，具有良好大迎角气动特性和推力矢量，在第三代飞机的机动性基础上，强调提高飞机的敏捷性、过失速机动能力队.空战效 能 分析工作早已为世人所重视九十年代前评价歼击机的作战有效性，主要用加权参数法，该方法属静态评估法，在很大程度取决于使用者的经验。八十 年 代 ，我国研究空战模拟的途径，主要用微分对策，该方法计算工作量大，也不能直接反映飞机及其武器系统的参数影响。飞机设计中使用甚为不便，且其计算结果的可信度往往也令人产生怀疑。八十年 代 末，我国自行研制出一个可以模拟飞机作战动作的空战战效分析软件。该软件对火控系统和导弹等模拟的简单，对评价现代歼击机的作战效能还存在一定的差距。 1.2国外作战效能技术发展动态 美国,俄罗斯等航空发达国家十分重视军用飞机的作战效能的研究，都设立专门的机构从事这些方面的研究工作，如俄罗斯的高斯尼亚斯，由专门的部门进行航空武器系统的作战效能研究。 国外 早 在 七十年代就提出用计算机仿真和半物理模拟相结合，有人在环的空战模拟装置。建造这种设施耗资大，而且计算周期长，美、前苏联、法、英、德等国都曾建造过这类设施来进行空战模拟。 八十 年 代 随着电子计算工作站和微机的迅速发展，仿真技术的广泛应用，无论美、欧还是俄罗斯都采用数字仿真为主的战效分析手段。美国的F一22飞机设计时，为确定飞机、火控系统和武器等参数的匹配，曾在微机上进行一百万次包括各种情况的空战模拟，每天要完成一万次的空战模拟。从国外 各 种作战效能研究的情况看，可以把飞机作战效能研究按其复杂程度初步分为四级[8::对比法(性能参数分析)，计算评估法(效能指数分析)，计算机模拟法(模拟器空战半物理仿真和计算机空战全数字仿真)和试飞(真试飞及空战演习的全物理仿真)。每种方法都有各自的优缺点，适合一定的应用范围，很多时候不同方法需要互相补充才能更好地说明问题。其中模拟器空战仿真和计算机空战仿真在顶层分析论证阶段被广泛采用。 1)对比法 这种 方 法 在工程应用中经常使用，其主要的表达形式就是以列表方式，根据所要比较的作战对象，将主要指标参数同时列于表中，然后进行比较分析一般列 于 表中的参数主要有:性能参数，雷达参数，导弹参数以及RCS等性能 参 数 包括飞行包线(飞机高度、速度范围)、定常盘旋过载、瞬时盘旋角速度、爬升率、航程和作战半径、起飞和着陆滑跑距离等。雷达参 数 包括雷达的探测距离、跟踪距离、搜索及跟踪空域等。导弹参数包括导弹的攻击距离、过载、离轴角、末制导距离等。 2)计算评估法 计算评估法是选择与作战飞机效能密切相关的参数，按一定规律进行计算得出代表效能的指标或效能高低代表值的方法。该种方法的例子如近距攻击系数方法、作战效能指数方法等。近距攻击系数方法具体的公式表达为N（稳定盘旋过载），Nyinax（最大使用过载）SEP（单位剩余功率）的一个方程，通过选取上述参数值，就可以计算出近距攻击系数值，经过不同飞机的上述计算，就可以得出每架飞机作战效能的高低。 作战效能指数法又可分为空空效能指数和空地效能指数，运用计算评估法关键的问题是选择评估参数。对不同的作战飞机应按其主要任务选择关系密切的参数，例如，评估空空效能可选用与机动性武器攻击力和探测目标能力有关的参数:评估空地效能可选用载弹量、外挂武器的挂架数量和生存力、突防能力等有关的参数。对于有些参数难以通过技术计算得出结果的，可通过专家决策来选取。 3)计算机模拟法 计算机模拟法分为数字模拟方法和空战仿真(空战模拟器)方法。其中模拟计算都是依据飞机的确切数据和运动方程逐步计算出飞机的飞行轨迹进行空战，计算结果都是以损失比的形式给出，并且需要多次空战模拟计算，才能最终得到统计平均值。空战仿真是在数字模拟的基础上发展起来的，采用六自由度运动方程，增加了座舱视景系统、飞控系统和教官监控系统等，操作需要有油门杆、脚蹬、驾驶杆及雷达截获、武器发射按钮。 4)试飞法 试飞方法相对复杂，能够真实评价空战双方的作战效能，但花费的时间、经费和人很大，实现起来有很大的困难。由于数字模拟方法综合了飞机气动性能、雷达火控、导弹和隐身等专业技术，并与.咙斗机的空战战术要紧密相结合，国内目前从理沦和仿真方面尚需要完善。从发展的趋势看，战效评估技术将成为未来飞机设计的必备技术，因此，从工程应用的角度出发，开展此项研究，跟踪世界先进技术，更好的为型号应用是十分重要的。 1.3空战的基本特点及效能评估研究的意义 第三 代 战 斗机是以导弹作为主要武器进行空战的战斗机，通常认为现代空战由超视距空战(BeyondVisualRailge)和近距(closein，或视距内winvisuRange) 空战两个阶段组成，但各阶段的空战特点不同在超视 距 空战阶段，战斗机的活动带有机群作战的特点．一般，战斗机被分为不同的战术任务组，其中每一组都应完成总作战意图所规定的任务，例如拦截敌方轰炸机群，准备与敌方护航战斗机遭遇等等。但无论如何，每一机组为完成预定任务所做的机动飞行都应保证战斗机进入武器发射的有利状态。为此，可认为战斗机的空战模式由以下阶段组成: 一 接近与搜索阶段。此时战斗机按地面(或空中)指挥员的命令爬升到预定的飞行高度，并向目标接近。当目标进入战斗机的机载雷达探测范围之内时，战斗机的飞行力图使雷达截获目标。随后，战斗机进入保证导弹发射条件的预备性机动阶段; — 预备性机动阶段。在此阶段中，为了保证机载雷达始终截获目标，并使尽快地达到导弹发射条件，战斗机必须进行相应的曲线跟踪飞行． — 发射导弹以及发射后的制导阶段。当目标进入导弹攻击区时，即可发射导弹。但导弹发射后，对于采用半主动雷达末制导的中远程导弹，还要求战斗-机的雷达继续照射目标(为导弹提供修正目标位置误差必要的信息)，直到该导弹进入主动导引段开始为止． — 规避敌方导弹的攻击阶段。在此阶段中，战斗机完成急剧的机动飞行(例如加力转弯，俯冲等)以规避敌方导弹的攻击，最后战斗机退出超视距空战或进入近距空战。 近距空战是在驾驶员目视可见目标，且没有地面(或空中)指挥员的信息支持进行的。由于此时敌我双方距离近，故决定了战斗的短暂性，且战斗机要完成各种急剧的机动飞行。在此条件下，急剧的机动飞行可划分为: — 搜索目标的机动飞行。例如目标在战斗机的上方时，采用战斗转弯机动飞行;反之，采用半滚倒转飞行等; — 保证实现发射导弹条件的预备性机动。在使用可离轴发射的全方位攻击导弹时，战斗机可能进行机动飞行的准则是使飞机的纵轴迅速指向目标。因为，在近距空战中，第一次发射导弹的有效性如何是对空战结局起着决定性作用的同时，在双方导弹性能对等的条件下，战斗机提前瞄准目标的时间应不小于导弹飞到目标所用的时间;

F. 机器学习算法和深度学习的区别

一、指代不同

1、机器学习算法：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

2、深度学习：是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标人工智能。

二、学习过程不同

1、机器学习算法：学习系统的基本结构。环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。

2、深度学习：通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输人层和输出层，通过网络的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。

三、应用不同

1、机器学习算法：：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。

2、深度学习：计算机视觉、语音识别、自然语言处理等其他领域。

G. 哈尔算法的用途

提出一种基于哈尔正交函数系的抗裁剪鲁棒水印算法,该算法根据哈尔正交函数系的完备归一化正交性质,对图像进行分块哈尔正交变换,根据图像视觉系统特性和哈尔正交变换性质,提取重要的中频系数,并结合零水印嵌入技术,将水印自适应地嵌入哈尔正交变换的中频矩阵,从而提高了水印算法的有效性,对裁剪攻击具有很强的抗攻击性,实验表明:该算法具有良好的鲁棒性和有效性.

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H. 大数据安全的六大挑战

大数据安全的六大挑战_数据分析师考试

大数据的价值为大家公认。业界通常以4个“V”来概括大数据的基本特征——Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)。当你准备对大数据所带来的各种光鲜机遇大加利用的同时，请别忘记大数据也会引入新的安全威胁，存在于大数据时代“潘多拉魔盒”中的魔鬼可能会随时出现。

挑战一：大数据的巨大体量使得信息管理成本显着增加

4个“V”中的第一个“V”(Volume)，描述了大数据之大，这些巨大、海量数据的管理问题是对每一个大数据运营者的最大挑战。在网络空间，大数据是更容易被“发现”的显着目标，大数据成为网络攻击的第一演兵场所。一方面，大量数据的集中存储增加了泄露风险，黑客的一次成功攻击能获得比以往更多的数据量，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“攻击收益”;另一方面，大数据意味着海量数据的汇集，这里面蕴藏着更复杂、更敏感、价值巨大的数据，这些数据会引来更多的潜在攻击者。

在大数据的消费者方面，公司在未来几年将处理更多的内部生成的数据。然而在许多组织中，不同的部门像财务、工程、生产、市场、IT等之间的信息仍然是孤立的，各部门之间相互设防，造成信息无法共享。那些能够在不破坏壁垒和部门现实优势的前提下更透明地沟通的公司将更具竞争优势。

【解决方案】 首先要找到有安全管理经验并受过大数据管理所需要技能培训的人员，尤其是在今天人力成本和培训成本不断上升的节奏中，这一定足以让许多CEO肝颤，但这些针对大数据管理人员的巨额教育和培训成本，是一种非常必要的开销。

与此同时，在流程的设计上，一定要将数据分散存储，任何一个存储单元被“黑客”攻破，都不可能拿到全集，同时对于不同安全域要进行准确的评估，像关键信息索引的保护一定要加强，“好钢用在刀刃上”，作为数据保全，能够应对部分设施的灾难性损毁。

挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加

4个“V”中的第二个“V”(Variety)，描述了数据类型之多，大数据时代，由于不再拘泥于特定的数据收集模式，使得数据来自于多维空间，各种非结构化的数据与结构化的数据混杂在一起。

未来面临的挑战将会是从数据中提取需要的数据，很多组织将不得不接受的现实是，太多无用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我们可以考虑这样的逻辑：依托于大数据进行算法处理得出预测，但是如果这些收集上来的数据本身有问题又该如何呢?也许大数据的数据规模可以使得我们无视一些偶然非人为的错误，但是如果有个敌手故意放出干扰数据呢?现在非常需要研究相关的算法来确保数据来源的有效性，尤其是比较强调数据有效性的大数据领域。

正是因为这个原因，对于正在收集和储存大量客户数据的公司来说，最显而易见的威胁就是在过去的几年里，存放于企业数据库中数以TB计，不断增加的客户数据是否真实可靠，依然有效。

众所周知，海量数据本身就蕴藏着价值，但是如何将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来是一个棘手的问题，甚至引发越来越多的安全问题。

【解决方案】 尝试尽可能使数据类型具体化，增加对数据更细粒度的了解，使数据本身更加细化，缩小数据的聚焦范围，定义数据的相关参数，数据的筛选要做得更加精致。与此同时，进一步健全特征库，加强数据的交叉验证，通过逻辑冲突去伪存真。

挑战三：大数据的低密度价值分布使得安全防御边界有所扩展

4个“V”中的第三个“V”(Value)，描述了大数据单位数据的低价值。这种广种薄收似的价值量度，使得信息效能被摊薄了，大数据的安全预防与攻击事件的分析过程更加复杂，相当于安全管理范围被放大了。

大数据时代的安全与传统信息安全相比，变得更加复杂，具体体现在三个方面：一方面，大量的数据汇集，包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录，这些数据的集中存储增加了数据泄露风险;另一方面，因为一些敏感数据的所有权和使用权并没有被明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题;再一方面，大数据对数据完整性、可用性和秘密性带来挑战，在防止数据丢失、被盗取、被滥用和被破坏上存在一定的技术难度，传统的安全工具不再像以前那么有用。

【解决方案】 确立有限管理边界，依据保护要求，加强重点保护，构建一体化的数据安全管理体系，遵循网络防护和数据自主预防并重的原则，并不是实施了全面的网络安全护理就能彻底解决大数据的安全问题，数据不丢失只是传统的边界网络安全的一个必要补充，我们还需要对大数据安全管理的盲区进行监控，只有将二者结合在一起，才是一个全面的一体化安全管理的解决方案

挑战四：大数据的快速处理要求使得独立决策的比例显着降低

“4个“V”中最后一个“V”(Velocity)，决定了利用海量数据快速得出有用信息的属性。

大数据时代，对事物因果关系的关注，转变为对事物相关关系的关注。如果大数据系统只是一种辅助决策系统，这还不是最可怕的。事实上，今天大数据分析日益成为一项重要的业务决策流程，越来越多的决策结果来自于大数据的分析建议，对于领导者最艰难的事情之一，是让我的逻辑思考来做决定，还是由机器的数据分析做决定，可怕的是，今天看来，机器往往是正确的，这不得不让我们产生依赖。试想一下，如果收集的数据已经被修正过，或是系统逻辑已经被控制了呢!但是面对海量的数据收集、存储、管理、分析和共享，传统意义上的对错分析和奇偶较验已失去作用。

【解决方案】 在依靠大数据进行分析、决策的同时，还应辅助其他的传统决策支持系统，尽可能明智地使用数据所告诉我们的结果，让大数据为我们所用。但绝对不要片面地依赖于大数据系统。

挑战五：大数据独特的导入方式使得攻防双方地位的不对等性大大降低

在大数据时代，数据加工和存储链条上的时空先后顺序已被模糊，可扩展的数据联系使得隐私的保护更加困难。过去传统的安全防护工作，是先扎好篱笆、筑好墙，等待“黑客”的攻击，我们虽然不知道下一个“黑客”是谁，但我们一定知道，它是通过寻求新的漏洞，从前面逐层进入。守方在明处，但相比攻方有明显的压倒性优势。而在大数据时代，任何人都可以是信息的提供者和维护者，这种由先天的结构性导入设计所带来的变化，你很难知道“它”从哪里进来，“哪里”才是前沿。这种变化，使得攻、防双方的力量对比的不对等性大大下降。

同时，由于这种不对等性的降低，在我们用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取有价值信息的同时，“黑客”也可以利用这些大数据技术发起新的攻击。“黑客”会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使“黑客”的攻击更加精准。此外，“黑客”可能会同时控制上百万台傀儡机，利用大数据发起僵尸网络攻击。

【解决方案】 面对大数据所带来新的安全问题，有针对性地更新安全防护手段，增加新型防护手段，混合生产数据和经营数据，多种业务流并行，增加特征标识建设内容，增强对数据资源的管理和控制。

挑战六：大数据网络的相对开放性使得安全加固策略的复杂性有所降低

在大数据环境下，数据的使用者同时也是数据的创造者和供给者，数据间的联系是可持续扩展的，数据集是可以无限延伸的，上述原因就决定了关于大数据的应用策略要有新的变化，并要求大数据网络更加开放。大数据要对复杂多样的数据存储内容做出快速处理，这就要求很多时候，安全管理的敏感度和复杂度不能定得太高。此外，大数据强调广泛的参与性，这将倒逼系统管理者调低许多策略的安全级别。

当然，大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确地执行，升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。

【解决方案】 使用更加开放的分布式部署方式，采用更加灵活、更易于扩充的信息基础设施，基于威胁特征建立实时匹配检测，基于统一的时间源消除高级可持续攻击(APT)的可能性，精确控制大数据设计规模，削弱“黑客”可以利用的空间。

大数据时代已经到来，大数据已经产生出巨大影响力，并对我们的社会经济活动带来深刻影响。充分利用大数据技术来挖掘信息的巨大价值，从而实现并形成强有力的竞争优势，必将是一种趋势。面对大数据时代的六种安全挑战，如果我们能够予以足够重视，采取相应措施，将可以起到未雨绸缪的作用。

以上是小编为大家分享的关于大数据安全的六大挑战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

I. 与wpa/wpa2 psk安全是什么意思,是wifi吗,手机能用吗

是一种无线路由信号加密方式，手机可以用，但是二者有区别。

一、不同的算法

1．WPAPSK：WPAPSK采用TKIP算法（其实也是一种rc4算法，与WEP相比略为改进，以避免弱IV攻击），MIC算法计算效能和。

2．WPA2PSK：WPA2PSCCMP代替了WPA的MIC算法，AES代替了WPA的TKIP算法。

二、加密方法不同

WPAPSK：WPAPSK不支持“AES”加密。

2．WPA2PSK：WPA2PSK支持“AES”加密。

三、不同的安全反应

1．WPAPSK：如果被第三方恶意拦截，WPAPSK的密码很容易被破解。

2、WPA2PSKK：WPA2PSKK由于使用了更安全的算法，在蛮力破解中所花费的时间应该是在正常情况下计算的，正常PC机是不会计算一辈子的。

J. 一段英文翻译，要求通顺即可。

大意如此：一些专业词汇可能翻译的略有模糊。
相较于其他两种算法，取幂算法具有与它相关联的θ速率。此速率需要适当地设定。在实践中，我们观察到的取幂算法的优点在于对速率值的敏感。特别是，我们会成倍地改变θ的数值，研究如何算法是如何实现的。请注意，这将明显地改变的数据的取值范围，但似乎会显着影响取幂算法的过程。本实验的结果在图4中所示。该算法的效能提高，同时劣化率系数的也有所增加。
我们提出了三个算法来学习隐反馈的多样性。在本节中，我们研究这三种算法的效能是否有区别。剪切DP（算法3）提出，主要是出于theo-retical的考虑。为了比较这三种算法，我们遵循6.2节中相同的设定。该指数计算的算法，我们考虑最好用以前的参数。本实验的结果示于图5。可以看出，在实验RCV-1中，clipped 和 non-clipped al-gorithms并没有太大差别。 在20NG的情况下，三种算法几乎没有任何区别。尽管有限制权重的理论的要求，但在实践中似乎并没有使这两个数据集产生多大的差别。