19、数字化转型中的安全与数据策略

数字化转型中的安全与数据策略

在当今数字化的时代,企业面临着各种安全挑战和数据管理的需求。从软件开发的安全测试到大数据的处理和应用,每一个环节都对企业的发展至关重要。

软件开发安全测试工具

在软件开发过程中,有多种安全测试工具可以帮助企业发现和解决潜在的安全漏洞。
- Microsoft Threat Modeling tool :它通过标准符号可视化系统组件、数据流和安全边界,让所有开发者更容易进行威胁建模。同时,它还能帮助威胁建模者根据软件设计结构识别应考虑的威胁类别。
- 静态应用安全测试(SAST) :这是一组用于分析应用程序源代码中指示安全漏洞的编码和设计条件的技术。SAST解决方案在应用程序非运行状态下“由内而外”进行分析,常用于在部署前识别缺陷,并为开发团队提供漏洞信息和修复建议。例如,Synopsys的Coverity静态分析工具可以无缝集成到DevOps管道中,帮助开发和安全团队在编写代码时发现并修复缺陷和安全漏洞;HCL AppScan Standard则通过自动化应用程序安全漏洞测试,防止Web应用程序攻击和昂贵的数据泄露。
- 动态应用安全测试(DAST) :这是一种在应用程序运行时使用渗透测试的安全检查过程。与SAST不同,DAST工具在应用程序功能正常后进行扫描。随着DevSecOps的引入,DAST现在也在开发过程中进行。运行时测试集成到DevOps管道中,有助于捕捉只有在应用程序上线后才会明显的网络攻击和威胁。市场上有许多DAST工具和漏洞扫描器,如Probely的Orb,如果使用CircleCI作为CI工具,它可以扫描Web

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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