2、网络安全攻防与测试环境搭建全解析

网络安全攻防与测试环境搭建

网络安全攻防与测试环境搭建全解析

1. 网络安全攻击类型

网络安全攻击主要分为被动攻击和主动攻击两类:
- 被动攻击 :试图获取信息并利用这些信息进一步了解系统,但不影响系统本身。例如侦察(reconnaissance)就属于被动攻击。
- 主动攻击 :直接针对系统,旨在改变系统资源和操作。

大多数安全漏洞始于侦察,由于收集信息比直接攻击耗时更多,侦察(也称为足迹扫描 footprinting)几乎占据了约 90% 的黑客活动。这就如同战争策略,在发动战争前,将军们会详细了解敌人的优势、劣势、位置、战略要点和后备力量等信息,收集信息越多,成功的机会就越大。在黑客攻击系统资源时,同样需要收集信息以降低风险。

2. 安全服务分类

当在两个开放系统之间进行通信时,协议层提供了一些安全服务,以确保系统、依赖系统的应用程序和数据传输的安全。这些服务可大致分为五类:
| 安全服务类别 | 描述 |
| — | — |
| 认证(Authentication) | 确认实体身份的真实性 |
| 访问控制(Access Control) | 限制对系统资源的访问 |
| 数据保密性(Data Confidentiality) | 确保数据不被未授权访问 |
| 数据完整性(Data Integrity) | 保证数据在传输和存储过程中不被篡改 |
| 不可否认性(Nonrepudiation) | 验证消息的来源和目的地,防止实体否认其行为 |

服务可用性是指系统或依赖系统的资源在授权实体

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 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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