10、信息安全关键知识综合解析

信息安全关键知识综合解析

1. 漏洞管理最佳实践

漏洞管理(VM)是大家都关心的问题,但多数人不知如何成功实施并维持一个功能完备的项目。它不只是有工具和进行扫描,而是识别、分类、排序、修复和缓解软件漏洞的循环过程。对于参考CIS前20项基本安全控制的组织,VM是在识别所有资产和软件之后的第三项控制。这意味着在进行任何渗透测试或实施其他控制之前,必须先识别系统及其漏洞,这样才能推动后续控制,明确关键部分并进行修复或缓解,以提升安全态势。

以下是成功实施和维护漏洞管理项目的四个最佳实践:
- 组建专门团队 :安排两到三人专门负责此过程,这看似显而易见,但有些组织会把VM过程交给已被警报淹没的安全运营团队。专门团队不仅能让组织有效处理该过程,还能让网络团队与各利益相关者建立关系,从而更及时地进行修复和缓解。
- 确定核心资产 :识别系统并根据其所持数据及其被泄露时的价值进行分类。这很关键,因为这样能有效利用时间进行修复。扫描并收集漏洞后,将3000多个关键漏洞送去修复是不现实的,其他团队也不会乐意。
- 投资扫描程序 :拥有扫描设备的手段很重要,投资工具能让过程更轻松。这些工具可安排在非关键时间进行扫描,减少停机需求,还能存储数据、跟踪趋势以显示修复成效。能生成各种报告,供从技术人员到高层管理人员的所有人用于决策。现在的工具还整合了来自数百个来源的威胁情报,帮助确定修复优先级。
- 建立良好关系 :与负责修复问题的人员及其领导团队建立关系可能是最重要的部分。这样才能完成工作,还能向工作团队展示成果。网络团队还能通过协

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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