16、混合云安全:从漏洞案例到零信任模型实践

混合云安全:从漏洞案例到零信任模型实践

在当今数字化时代,混合云的应用越来越广泛,但随之而来的安全问题也日益凸显。数据泄露、漏洞利用等安全事件频发,给企业带来了巨大的损失。本文将通过实际案例分析混合云安全面临的挑战,并深入探讨零信任安全模型及其相关技术在混合云环境中的应用。

云配置错误与数据泄露成本

云配置错误可能导致严重的数据泄露,其平均成本高达 441 万美元,比处理普通配置漏洞高出 14%。在选择云部署目的地时,无论是公共云、私有云还是混合云,都需要充分考虑安全因素,不能仅仅追求成本节约。同时,要注意云配置错误可能导致凭证泄露,攻击者会利用这些漏洞获取系统访问权限,进而造成更大的损失。

可利用的开源软件(OSS)案例分析

以 Apache Struts Web 框架的漏洞为例,攻击者利用该框架的远程代码执行漏洞,通过发送恶意代码包裹在内容类型头中,欺骗 Web 服务执行恶意代码,从而突破了原本受保护的网络边界。这一漏洞在 2017 年 3 月被发现,由于 Struts 的广泛使用且无需凭证即可利用,被评为最高严重等级(10/10)。尽管社区很快提供了修复方案,但黑客在未打补丁的服务器上迅速利用了该漏洞。

该漏洞导致一家全球大型消费者信用报告机构遭受攻击,超过 40% 的美国人口的敏感个人信息(SPI)被泄露,包括姓名、社保号码、地址、驾照号码等,甚至部分人的信用卡号码也被泄露。从最初入侵到最终发现漏洞,经过了四个多月的时间,这期间该机构缺乏良好的安全卫生习惯,如未对用户名和密码进行加密存储、未及时修补 OSS 应用程序的漏洞以及安全策略宽松等。

这一案例给我们带来了以下启示:
- 开源软件存在大量可用但未实施的安

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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