Xác thực là gì? Các công bố khoa học về Xác thực
Xác thực là quá trình kiểm tra tính chính xác, đáng tin cậy của thông tin, hoặc kiểm tra tính đúng đắn, hợp pháp của một cá nhân, tổ chức hoặc sản phẩm. Trong n...
Xác thực là quá trình kiểm tra tính chính xác, đáng tin cậy của thông tin, hoặc kiểm tra tính đúng đắn, hợp pháp của một cá nhân, tổ chức hoặc sản phẩm. Trong ngữ cảnh công nghệ thông tin, việc xác thực thường được sử dụng để đảm bảo rằng một người dùng hoặc một hệ thống có quyền truy cập và sử dụng thông tin hoặc tài khoản cụ thể. Các phương pháp xác thực thông thường bao gồm việc sử dụng mật khẩu, mã xác thực, quét dấu vân tay hoặc quét khuôn mặt.
Xác thực được sử dụng để đảm bảo tính bảo mật và đáng tin cậy cho thông tin và người dùng trong các hệ thống và ứng dụng khác nhau. Các phương pháp và công nghệ xác thực thường được sử dụng bao gồm:
1. Mật khẩu: Phương pháp xác thực thông qua việc nhập mật khẩu. Người dùng phải nhập đúng mật khẩu được xác định trước để truy cập vào hệ thống hoặc tài khoản.
2. Mã xác thực: Cung cấp một mã thông qua SMS, email hoặc ứng dụng di động để xác thực người dùng. Sau khi nhập mật khẩu, người dùng cần nhập mã xác thực để hoàn tất quá trình xác thực.
3. Quét vân tay: Sử dụng cảm biến vân tay để xác định độc nhất của người dùng thông qua dấu vân tay. Các thiết bị di động, máy tính xách tay và các hệ thống khác đã tích hợp công nghệ quét vân tay cho xác thực.
4. Quét khuôn mặt: Sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để xác định độc nhất của người dùng. Hệ thống sẽ so sánh khuôn mặt người dùng với dữ liệu đã được lưu trữ để xác thực.
5. Chứng chỉ số: Sử dụng các chứng chỉ số (SSL / TLS) để xác nhận tính hợp lệ của một trang web, ứng dụng hoặc một bên thứ ba. Các chứng chỉ số sẽ xác định danh tính và đáng tin cậy của bên đó.
Quá trình xác thực đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ thông tin cá nhân và ngăn chặn truy cập trái phép hoặc sai lệch đến hệ thống hoặc tài khoản của người dùng. Đồng thời, nó cũng giúp đảm bảo tính toàn vẹn và đáng tin cậy của dữ liệu và thông tin được truyền tải trong môi trường kỹ thuật số.
Trong quá trình xác thực, thông thường có hai yếu tố cần được xem xét: người dùng và thông tin. Dưới đây là một số phương pháp và yếu tố cụ thể trong quá trình xác thực:
1. Mật khẩu: Mật khẩu là một yếu tố xác thực phổ biến nhất. Người dùng phải nhập mật khẩu chính xác để truy cập vào hệ thống hoặc tài khoản. Để đảm bảo tính bảo mật, mật khẩu nên được phức tạp với các yêu cầu về độ dài, ký tự đặc biệt, chữ hoa, chữ thường và số.
2. Mã xác thực một lần (OTP): Đôi khi, một mật khẩu không đủ để đảm bảo tính bảo mật hoặc xác thực. Trong trường hợp này, mã xác thực một lần (OTP) được sử dụng. OTP là một mã duy nhất được tạo ra mỗi lần xác thực và được gửi đến người dùng thông qua SMS, email hoặc ứng dụng di động. Người dùng cần nhập mã OTP này để hoàn tất quá trình xác thực.
3. Mã hóa đầu cuối (End-to-end encryption): Khi dữ liệu được truyền tải thông qua mạng, mã hóa đầu cuối đảm bảo rằng chỉ người gửi và người nhận có thể đọc được nội dung. Điều này đảm bảo tính bảo mật và xác thực của dữ liệu trong quá trình truyền tải.
4. Chứng chỉ số: Chứng chỉ số được sử dụng để xác minh được độ tin cậy của một bên. Các chứng chỉ số có thể được sử dụng trong các trình duyệt web để xác thực tính đáng tin cậy của một trang web. Ngoài ra, chứng chỉ số cũng được sử dụng trong việc xác thực các ứng dụng và dịch vụ trực tuyến.
5. Mã xác thực hai yếu tố (2FA): Đây là phương pháp xác thực yêu cầu hai yếu tố xác thực khác nhau. Thông thường, một yếu tố là một mật khẩu (biết điều gì) và yếu tố còn lại là một ví dụ như mã OTP (có vào).
6. Xác nhận địa chỉ IP: Đôi khi, hệ thống có thể xác thực người dùng thông qua địa chỉ IP của họ. Địa chỉ IP xác thực xác định vị trí địa lý của người dùng và so sánh nó với các địa chỉ IP được cho phép hoặc hạn chế.
Quá trình xác thực liên quan đến việc kiểm tra và xác nhận tính chính xác, đáng tin cậy của thông tin hoặc người dùng. Mục tiêu của quá trình này là đảm bảo rằng chỉ những người có quyền truy cập mới có thể truy cập vào thông tin hoặc tài khoản cụ thể.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "xác thực":
Kết quả của việc xác định cấu trúc tinh thể đơn khi ở định dạng CIF hiện đã có thể được xác thực một cách tự động. Theo cách này, nhiều lỗi trong các tài liệu được công bố có thể được tránh. Phần mềm xác thực sinh ra một bộ ALERTS nêu chi tiết các vấn đề cần được thực hiện bởi nhà thực nghiệm, tác giả, người phản biện và tạp chí xuất bản. Việc xác thực đã được tiên phong bởi tạp chí IUCr
Nhiều nghiên cứu trước đây đã xác định rằng độ dễ sử dụng được nhận thức là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự chấp nhận và hành vi sử dụng công nghệ thông tin của người dùng. Tuy nhiên, rất ít nghiên cứu được thực hiện để hiểu cách mà nhận thức đó hình thành và thay đổi theo thời gian. Công trình hiện tại trình bày và thử nghiệm một mô hình lý thuyết dựa trên sự neo và điều chỉnh về các yếu tố xác định độ dễ sử dụng được nhận thức theo từng hệ thống. Mô hình này đề xuất kiểm soát (nội bộ và bên ngoài - được khái niệm hóa như hiệu quả sử dụng máy tính và điều kiện hỗ trợ, tương ứng), động lực nội tại (được khái niệm hóa như tính vui vẻ khi sử dụng máy tính), và cảm xúc (được khái niệm hóa như lo âu khi sử dụng máy tính) như những yếu tố neo xác định nhận thức ban đầu về độ dễ sử dụng của một hệ thống mới. Với kinh nghiệm tăng lên, dự kiến rằng độ dễ sử dụng được nhận thức theo hệ thống, mặc dù vẫn được neo vào các niềm tin tổng quát về máy tính và việc sử dụng máy tính, sẽ điều chỉnh để phản ánh tính khả dụng khách quan, nhận thức về kiểm soát bên ngoài cụ thể cho môi trường hệ thống mới, và sự thưởng thức cụ thể của hệ thống. Mô hình đề xuất đã được thử nghiệm tại ba tổ chức khác nhau với 246 nhân viên thông qua ba lần đo lường trong suốt ba tháng. Mô hình đề xuất đã được hỗ trợ mạnh mẽ tại tất cả các thời điểm đo lường và giải thích được tới 60% phương sai trong độ dễ sử dụng được nhận thức theo hệ thống, gấp đôi hiểu biết hiện tại của chúng tôi. Các hệ quả lý thuyết và thực tiễn quan trọng của các phát hiện này được thảo luận.
Các bằng chứng cho thấy người tiêu dùng thường do dự khi giao dịch với các nhà cung cấp trực tuyến do lo ngại về hành vi của nhà cung cấp hoặc cảm giác rủi ro khi thông tin cá nhân có thể bị kẻ xấu đánh cắp. Độ tin cậy đóng vai trò trung tâm trong việc giúp người tiêu dùng vượt qua những cảm nhận về rủi ro và sự bất an. Độ tin cậy giúp người tiêu dùng cảm thấy thoải mái khi chia sẻ thông tin cá nhân, thực hiện mua sắm, và hành động dựa trên các tư vấn từ nhà cung cấp trực tuyến - những hành vi cần thiết để thương mại điện tử được rộng rãi áp dụng. Do đó, độ tin cậy là yếu tố quan trọng đối với cả các nhà nghiên cứu và thực hành. Nghiên cứu trước đây về độ tin cậy trong thương mại điện tử đã sử dụng những định nghĩa đa dạng, không đầy đủ và không nhất quán về độ tin cậy, gây khó khăn trong việc so sánh kết quả giữa các nghiên cứu. Bài viết này đóng góp bằng cách đề xuất và xác thực các biện pháp cho một mô hình độ tin cậy đa ngành và đa chiều trong thương mại điện tử. Mô hình bao gồm bốn khái niệm cấp cao - xu hướng tin cậy, độ tin cậy dựa trên tổ chức, niềm tin tin cậy và ý định tin cậy - được phân chia thêm thành 16 yếu tố con có thể đo lường, dựa trên tài liệu. Các thuộc tính tâm lý học của các biện pháp được chứng minh thông qua việc sử dụng một trang web tư vấn pháp lý giả định. Kết quả cho thấy độ tin cậy thực sự là một khái niệm đa chiều. Các mối quan hệ được đề xuất giữa các khái niệm độ tin cậy được kiểm tra (để xác thực nội bộ) cũng như các mối quan hệ giữa các khái niệm độ tin cậy và ba khái niệm thương mại điện tử khác (để xác thực bên ngoài), bao gồm kinh nghiệm sử dụng web, sự đổi mới cá nhân và chất lượng trang web. Các đề xuất cho nghiên cứu trong tương lai cũng như ý nghĩa cho thực hành được thảo luận.
Xác thực hình học xung quanh nguyên tử Cα được mô tả, với một phép đo Cβ mới và biểu đồ Ramachandran cập nhật. Độ lệch của nguyên tử Cβ quan sát được so với vị trí lý tưởng cung cấp một phép đo duy nhất bao hàm thông tin chính về xác thực cấu trúc chứa trong biến dạng góc nối. Độ lệch Cβ nhạy cảm với sự không tương thích giữa các chuỗi bên và khung chính do sự không vừa vặn của các cấu hình hoặc giới hạn tinh chỉnh không phù hợp. Một biểu đồ ϕ,ψ mới sử dụng tính nhẵn phụ thuộc mật độ cho 81,234 dư lượng không phải Gly, không phải Pro, và không phải prePro với
Bài báo này trình bày các nghiên cứu về sự phối hợp của các chuyển động tay tự nguyện của con người. Một mô hình toán học được hình thành và cho thấy khả năng dự đoán cả các đặc điểm định tính và chi tiết định lượng quan sát được trong các chuyển động tay đa khớp trong mặt phẳng. Sự phối hợp được mô hình hóa toán học bằng cách định nghĩa một chức năng mục tiêu, một thước đo hiệu suất cho bất kỳ chuyển động nào có thể xảy ra. Quá trình vận động duy nhất mang lại hiệu suất tốt nhất được xác định bằng cách sử dụng lý thuyết tối ưu hóa động. Trong công trình được trình bày ở đây, chức năng mục tiêu là bình phương độ lớn của giật (tốc độ thay đổi gia tốc) của tay được tích hợp trong suốt quá trình chuyển động. Điều này tương đương với việc giả định rằng một mục tiêu chính của sự phối hợp động cơ là sản xuất các chuyển động mượt mà nhất có thể của bàn tay. Các quan sát thực nghiệm được thực hiện trên các đối tượng con người thực hiện các chuyển động tự nguyện không bị ràng buộc trong mặt phẳng ngang đã được trình bày. Chúng xác nhận các dự đoán sau đây của mô hình toán học: các chuyển động từ điểm này đến điểm khác không bị ràng buộc gần như là đường thẳng với các mẫu tốc độ tiếp tuyến hình chuông; các chuyển động cong (qua một điểm trung gian hoặc vòng quanh một chướng ngại vật) có những phần cong thấp được nối với những phần cong cao; tại các điểm cong cao, tốc độ tiếp tuyến bị giảm; thời gian của các phần cong thấp khoảng tương đương nhau. Phân tích lý thuyết hoàn toàn dựa trên động học của chuyển động độc lập với động lực của hệ cơ xương và chỉ thành công khi được xây dựng theo chuyển động của tay trong không gian ngoại bào. Các tác động liên quan đến tổ chức chuyển động cũng được thảo luận.
Một mô hình sóng số thế hệ thứ ba để tính toán các sóng ngẫu nhiên, sóng ngắn đỉnh trong các khu vực ven biển có nước nông và dòng chảy môi trường (Mô phỏng sóng gần bờ (SWAN)) đã được phát triển, triển khai và xác thực. Mô hình dựa trên một công thức Euler cho cân bằng phổ rời rạc của mật độ hành động, có tính đến sự lan truyền khúc xạ qua địa hình đáy vô hình và các trường dòng chảy. Nó được cung cấp bởi các điều kiện biên và gió địa phương. Như trong các mô hình sóng thế hệ thứ ba khác, các quá trình phát sinh sóng do gió, tạo bọt trắng, tương tác sóng bốn và tiêu tan dưới đáy được thể hiện một cách rõ ràng. Trong SWAN, các tương tác sóng ba và hiện tượng vỡ sóng do độ sâu được thêm vào. Trái ngược với các mô hình sóng thế hệ thứ ba khác, sơ đồ lan truyền số là ngụ ý, điều này có nghĩa là các phép tính hiệu quả hơn trong nước nông. Kết quả của mô hình phù hợp tốt với các giải pháp phân tích, quan sát trong phòng thí nghiệm và (tổng quát) các quan sát thực địa.
Các chỉ số tương quan và các thước đo dựa trên tương quan (ví dụ, hệ số xác định) đã được sử dụng rộng rãi để đánh giá "độ phù hợp" của các mô hình thủy văn và thủy khí hậu. Những thước đo này quá nhạy cảm với các giá trị cực trị (ngoại lai) và không nhạy cảm với sự khác biệt thêm hoặc tỷ lệ giữa các dự đoán của mô hình và quan sát. Do những hạn chế này, các thước đo dựa trên tương quan có thể chỉ ra rằng một mô hình là một dự đoán tốt, ngay cả khi nó không phải vậy. Trong bài báo này, các thước đo độ phù hợp hữu ích hoặc thước đo sai số tương đối (bao gồm cả hệ số hiệu suất và chỉ số đồng thuận) vượt qua nhiều hạn chế của các thước đo dựa trên tương quan được thảo luận. Các điều chỉnh cho các thống kê này nhằm hỗ trợ trong việc diễn giải cũng được trình bày. Kết luận của bài báo là các chỉ số tương quan và các thước đo dựa trên tương quan không nên được sử dụng để đánh giá độ phù hợp của một mô hình thủy văn hoặc thủy khí hậu và rằng các thước đo đánh giá bổ sung (như thống kê tóm tắt và thước đo sai số tuyệt đối) nên bổ sung cho các công cụ đánh giá mô hình.
Trong bài báo này, một phương pháp mới được mô tả nhằm phân biệt giữa các vùng cấu trúc protein được xác định đúng và sai dựa trên các tương tác nguyên tử đặc trưng. Các loại nguyên tử khác nhau được phân bố không ngẫu nhiên với nhau trong các phân tử protein. Những sai sót trong việc xây dựng mô hình dẫn đến việc phân bố các loại nguyên tử khác nhau trở nên ngẫu nhiên hơn, điều này có thể được phân biệt so với các phân bố đúng bằng các phương pháp thống kê.
Các nguyên tử được phân loại vào một trong ba loại: carbon (C), nitơ (N), và oxy (O). Điều này dẫn đến sáu tổ hợp khác nhau của các tương tác không liên kết cặp (CC, CN, CO, NN, NO, và OO). Một hàm lỗi bậc hai được sử dụng để đặc trưng hóa bộ các tương tác cặp từ các cửa sổ trượt chín dư trong cơ sở dữ liệu của 96 cấu trúc protein đáng tin cậy. Các vùng của cấu trúc protein ứng viên mà bị theo dõi sai hoặc đăng ký sai sau đó có thể được xác định thông qua phân tích mô hình của các tương tác không liên kết từ mỗi cửa sổ.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10