9:终端与数据——计算环境安全的全方位防护

在CISP认证知识体系中,“计算环境安全”是信息安全的“最后一公里防护”——涵盖操作系统、应用程序、数据存储等终端与数据层面,直接面对用户操作和恶意攻击。对于备考者而言,本知识域是CISE(12%)的核心考查领域,也是CISO(8%)的重要考点(CISM不考查),题目多以“技术原理+防护实操”形式出现,需重点掌握“操作系统安全”“恶意代码防护”“应用安全”“数据安全”四大模块的风险点与防护策略。

一、操作系统安全:计算环境的“底层基石”

操作系统是所有应用程序和数据的运行载体,其安全性直接决定计算环境的基础安全。考试中侧重考查“安全机制”“安全配置”,需理解“操作系统如何通过内置机制抵御攻击”及“实操配置要点”。

1. 操作系统安全机制:内置的“安全防护能力”

了解操作系统标识与鉴别、访问控制、权限管理、信道保护、安全审计、内存存取、文件保护等核心安全机制,这是基础考点,考试中常以“机制作用”类题目出现:

  • 标识与鉴别机制:操作系统确认用户身份的核心,通过“用户名+鉴别因子”实现(如Windows的账号密码、Linux的SSH密钥),支持多因素鉴别(如Windows Hello的指纹+PIN码),防止身份假冒。关键考点:鉴别失败处理(如连续5次输错密码锁定账号)、会话超时(如闲置15分钟自动锁屏)。
  • 访问控制机制:基于“主体-客体-权限”控制访问,支持自主访问控制(DAC,如Windows文件权限设置“只读/读写”)和强制访问控制(MAC,如Linux的SELinux、Windows的EFS加密),部分系统支持基于角色的访问控制(RBAC,如企业级Li
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

网络安全那些事

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值