30、使用GQM方法评估云存储安全性及组织云迁移安全治理

使用GQM方法评估云存储安全性及组织云迁移安全治理

一、Goal - Question - Metric (GQM) 方法概述

GQM方法基于这样一个假设:一个组织若要进行有目的的度量,首先必须为自身及其项目明确目标,然后将这些目标与用于实际定义这些目标的数据相匹配,最后提供一个框架来根据既定目标解释数据。该范式认为所有的度量都应该以目标为导向,即收集度量数据需要有一定的理由和需求,并且每个收集的度量数据都要依据主要目标来表述。

GQM模型是一个层次结构,从目标开始,该目标需明确度量的目的、要度量的对象/问题以及度量的视角。它在三个层面上定义了一个度量模型:
1. 概念层面(目标) :为某个对象,出于一系列原因,相对于不同的价值模型,从不同的视角并针对特定领域来定义目标。
2. 操作层面(问题) :利用一组问题来定义研究对象的模型,然后针对该对象描述特定目标的评估或实现情况。
3. 定量层面(指标) :考虑到模型,为每个问题关联一组度量数据,以便以量化方式回答问题。

二、GQM方法的应用

安全需求实际上是一组描述系统安全目标属性的条件,如保密性、完整性、可用性、真实性和不可抵赖性等。这些需求考虑了组织政策、安全目标和安全策略。这里确定的安全需求是基于先前研究中识别出的云存储安全挑战和威胁所对应的安全目标。

根据相关研究,使用GQM构建安全度量(SM)有四个步骤:
1. 构建安全视角 :对于每个安全目标,需要定义与控制相关的安全上下文视角,这些控制由

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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