20、计算机系统安全策略与软件获取指南

计算机系统安全策略与软件获取指南

1. 安全策略概述

安全策略在保护计算机系统免受滥用方面起着至关重要的作用。它涵盖了多个关键方面,包括个人使用规定、黑客许可、超级用户权限、系统员工权利与责任、版权和许可证以及道德规范等。

1.1 个人使用策略

计算机系统的个人使用包括平衡支票簿、维护地址列表、存储食谱等。对于个人使用,应在策略文件中明确规定其使用方式,如允许、限制在非工作时间使用或完全禁止。若磁盘空间或打印资源有限,需制定限制策略,例如“个人文件的磁盘使用量不得超过 10%”或“不得使用激光打印机打印个人文件”。

1.2 黑客许可策略

在许多环境中,部分用户可能对计算机安全感兴趣并尝试破解系统安全,还有用户可能对蠕虫或病毒程序进行实验。这些行为可能对系统构成严重安全威胁。因此,需要制定“黑客许可”策略,要求用户在进行安全实验前告知系统员工,并在严格监督下进行。以下是一些相关规则:
- 不得利用计算机安全系统的漏洞或特殊密码来破坏计算机系统、获取额外资源、占用其他用户资源、未经授权访问系统等。
- 用户不得故意干扰或改变系统的完整性,如未经授权使用账户、冒充他人通信、尝试破解密码、破坏加密协议、侵犯隐私以及破坏或更改其他用户的数据或程序等。禁止创建蠕虫或病毒程序,未经网络当局事先许可不得进行展示网络漏洞的实验,不得限制或拒绝合法用户访问系统。
- 用户不得故意开发或使用骚扰其他用户、渗透系统或损坏系统软硬件组件的程序。
- 若用户认为有正当理由进行与计算机设施安全相关的实验,应在实验前与系统员工讨论该项目。

必要时,可安装特殊系统或隔离网络以满足用户需求,并在策略声明中描述

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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