16、云安全、治理与战略规划全解析

云安全、治理与战略规划全解析

云安全风险与应对

在云环境中,存在着多种安全风险。多租户模型下,硬件资源被共享,数据残留未删除的风险比企业拥有自有硬件时要高得多,因为可能会包含其他云服务消费者的数据。此外,恶意内部人员带来的潜在危害也更大,因为他们被授予了管理基础设施的管理权限。

虽然将风险转移给云提供商是理想的做法,但并不总是可行的。责任可以外包,但问责制不能。由于大多数企业没有能力对云提供商的安全性进行大规模评估,因此往往依赖法律协议,以便在发生安全漏洞时,能够明确责任方并获得相应赔偿。这些法律协议会参考云提供商能够证明合规的标准或认证证据。

云认证的必要性

成功评估云服务需要相当的专业知识,而这种专业知识通常只能通过提供云服务本身来获得。IT行业的特点是不断面临新兴技术、方法和模型,因此在不完全理解变革影响的情况下,因业务需求而推动根本性变革并不罕见。

IT行业通常会成立一个由行业合作伙伴组成的团体,他们共同制定标准,以协调新技术的采用方式。然而,标准本身并不意味着最终用户能够正确评估,可能存在影响定性判断的偏差。因此,通常会引入公正的第三方进行评估和审计,以确保符合给定的标准。

认证过程包括由认可的审计人员检查要审查的系统或基础设施,并根据一组正式标准进行评估。只有满足评估标准,才能获得合规证书。在选择云服务提供商时,相关认证是一个简单的筛选条件,能够确保特定领域的标准得到认证。

常见的适用于云计算的IT认证标准如下表所示:
| 标准 | 职责范围 |
| — | — |
| 信息及相关技术控制目标 (COBIT) | 一组描述组织应如何管理IT的流程声明 |

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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