《国家网络安全法》解读--增值电信业务企业精简版

本文解析《国家安全法》中关于网络安全的规定,涵盖责任、防范措施、数据保护、关键信息基础设施的安全要求等内容,强调了对恶意软件、用户信息保护及数据备份的重要性。

《国家安全法》解读借鉴:
https://blog.youkuaiyun.com/liushulin183/article/details/81048403

1、二十一条

①确定网络安全负责人
②采取防范病毒、攻击等危害行为技术措施
日志留存不少于六个月
④数据分类、数据备份和加密

2、二十二条

①不得设置恶意程序
②持续提供安全维护
③收集用户信息需要明示取得用户同意

3、二十四条

用户需要提供真实身份信息

4、二十五条

制定网络安全事件应急预案

5、二十六条

开展网络安全认证、检测、风险评估

6、二十七条

①不得参与或组织危害网络安全的活动

7、三十三条

关键信息基础设施–业务稳定、持续运行
安全技术措施–同步规划、建设、使用

8、三十四条

关键信息基础设施
①安全管理机构和安全管理负责人,需要安全背景审查
②定期进行网络安全教育、技术培训和技能考核
③重要系统和数据库–容灾备份
④制定网络安全事件应急备案,定期演练

9、三十八条

关键信息基础设施的运营者每年至少进行一次风险检测评估

10、三十五条

关键信息基础措施需要进行安全审查

11、三十七条

关键信息基础设施需要在境内存储重要数据和个人信息

12、四十八条

不得设置恶意程序

13、五十四条

风险评估

14、五十九条

用户单位不做等级保护测评,用户单位需要被罚款1万-100万;主管人员需要被罚款5000-100000。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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