7、资产安全保护与安全信息系统设计

资产安全保护与安全信息系统设计

1. 资产安全保护

1.1 技术安全控制

为保护资产安全,可采用多种技术手段。例如,使用 Web 应用防火墙(WAF)来防范常见的注入攻击和跨站脚本攻击等。同时,为确保应用程序在需要时可用,可考虑负载均衡和多地部署。不过,是否需要这些控制措施取决于组织的风险偏好、资产分类、重要性以及组织愿意接受的风险程度。若不了解自身的风险水平,就无法判断在风险缓解上投入的时间、精力和资金是否合适。

1.2 监控变更

组织应持续监控信息资产的变更,并遵循持续改进原则进行调整。可通过以下方式实现:
- 定期进行风险评估,如每年进行一次评估,或在发生重大变更时进行评估。
- 实施技术解决方案,跟踪配置变更、漏洞、更新或活跃威胁。

1.3 资产处置

组织拥有多种物理和数字信息资产,这些资产最终会达到生命周期的终点。为确保资产的安全处置,需遵循相关标准。ISO 27001 提到了两个关于信息处置的控制措施:
- “不再需要时,应使用正式程序安全处置媒体”(A.8.3.2)。
- “所有包含存储介质的设备在处置或重新使用前,应进行验证,确保已移除或安全覆盖任何敏感数据和许可软件”(A.11.2.7)。

为符合标准,组织应根据资产分类定义安全处置信息资产的要求,提供具体的操作流程,并记录安全处置的信息资产。此外,存储介质或设备的处置或再利用应包括有效清除设备中任何数据残留的过程。

1.4 数据残留处理

数据残留是指系统删除数据时,仅将该空间标记为“可用”,而未实际擦除数据。这些残留数据很容易被恢复。为减

【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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