著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.作者:徐小花链接:http://www.zhihu.com/question/20462696/answer/18731073来源:知乎 开启Google的登陆二步验证(即Google Authenticator服务)后用户登陆时需要输入额外由手机客户端生成的一次性密码. 实现Google Authenticator功能需要服务器端和客户端的支持.服务器端负责密钥的生成.验证一次性密码是否正确.客户端记录密钥后生成一次性密码.

Google Authenticator 现在越来越多的网站采用两步验证,实现方式可能有所区别,一般来说是 1+? (1 即 普通的用户名和密码, ?可能是实物如U盾.手机短信验证码或其他).?的重点是它是一次性的(One-Time Password OTP, 即动态密码). RFC提出了针对OTP的RFC4226, 后对其进行扩展形成了RFC6328协议(增加了 HMAC-based One-Time Password (HOTP)). Google Authenticator就是基于RFC6

最近运维同学为了提高安全性,用Google Authenticator对服务器加了双重认证,此后登录服务器需要先输入动态密码,在输入服务器密码.Google Authenticator相当于软token,对他不了解的同学可以看下这篇文章:谷歌验证 (Google Authenticator) 的实现原理是什么?. 运维同学的出发点是好的,但是我原来写的各种自动登录服务器的脚本统统失效了.蛋疼的是我现在登录服务器的流程变成了: 掏手机(我的是iPhone) 解锁,碰上指纹解锁失败的情况还需要输入密

Google Authenticator是一个类似U盾的二次验证工具,Google提供了它的开源客户端(https://github.com/google/google-authenticator)里面有完整的客户端代码, 实现Google Authenticator功能需要服务器端和客户端的支持.服务器端负责密钥的生成.验证一次性密码是否正确.客户端记录密钥后生成一次性密码, 主要的实现原理就是使用密钥+时间戳的方式在服务器端和客户端采取相同的算法计算出一个数字用户输入这个数字和服务器对比相同

准备: 一个谷歌二步验证APP,  我用的是ios 身份宝 资料: 1.Google Authenticator 原理及Java实现   //主要参考 https://blog.csdn.net/lizhengjava/article/details/76947962# 2.谷歌验证 (Google Authenticator) 的实现原理是什么? https://www.zhihu.com/question/20462696 3.谷歌验证,又称两步验证, https://www.360shou

1. SSH连接 Secure Shell(安全外壳协议,简称SSH)是一种加密的网络传输协议,可在不安全的网络中为网络服务提供安全的传输环境.SSH通过在网络中创建安全隧道来实现SSH客户端与服务器之间的连接.虽然任何网络服务都可以通过SSH实现安全传输,SSH最常见的用途是远程登录系统,人们通常利用SSH来传输命令行界面和远程执行命令.使用频率最高的场合类Unix系统,但是Windows操作系统也能有限度地使用SSH. SSH本身是一个非常安全的认证连接方式.不过由于人过等方面的原因,难免会

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著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.作者:徐小花链接:http://www.zhihu.com/question/20462696/answer/18731073来源:知乎 开启Google的登陆二步验证(即Google Authenticator服务)后用户登陆时需要输入额外由手机客户端生成的一次性密码. 实现Google Authenticator功能需要服务器端和客户端的支持.服务器端负责密钥的生成.验证一次性密码是否正确.客户端记录密钥后生成一次性密码.

TOTP:Time-based One-time Password Algorithm(基于时间的一次性密码算法) TOTP - Time-based One-time Password Algorithm is an extension of the HMAC-based One Time Password algorithm HOTP to support a time based moving factor. TOTP(基于时间的一次性密码算法)是支持时间作为动态因素基于HMAC一次性密码

一.介绍:什么是双因素认证 双因素身份认证就是通过你所知道再加上你所能拥有的这二个要素组合到一起才能发挥作用的身份认证系统.双因素认证是一种采用时间同步技术的系统,采用了基于时间.事件和密钥三变量而产生的一次性密码来代替传统的静态密码.每个动态密码卡都有一个唯一的密钥,该密钥同时存放在服务器端,每次认证时动态密码卡与服务器分别根据同样的密钥,同样的随机参数(时间.事件)和同样的算法计算了认证的动态密码,从而确保密码的一致性,从而实现了用户的认证. 说白了,就像我们几年前去银行办卡送的口令牌,以及

摘要:Google Authenticator(谷歌身份验证器),是谷歌公司推出的一款动态令牌工具,解决账户使用时遭到的一些不安全的操作进行的"二次验证",认证器基于RFC文档中的HOTP/TOTP算法实现 ,是一种从共享秘钥和时间或次数一次性令牌的算法.在工作中可以通过认证器方式对账户有更好的保护,但是在查阅一些资料发现适合我这样的小白文章真的很少,针对于C#的文章就更加少了,本文主要是对C#如何使用Google Authenticator(谷歌身份验证器)进行探讨,有不足之处还请见

今天听人说,因为用Authenticator App做亚马逊两步验证造成了帐号关联…… 我给大家解释一下Authenticator的实现原理,作为计算机专业科班出身的我,此次从各方面了解并经过自己亲测.已证实:用Authenticator App做亚马逊两步验证造成关联的说法确实不成立! 在说Authenticator原理之前,我先科普下亚马逊的关联原则:除了账户信息资料(身份证明.信用卡.收款帐号.电话号码.地址等)和 产品信息内容等关联因素之外,登录帐号的设备的IP地址.网卡MAC地址.浏览

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网