3、网络安全渗透测试全解析

网络安全渗透测试全解析

1. 风险与渗透测试的基本概念

1.1 风险的定义

风险是指漏洞、威胁或资产相对于其他所有漏洞、威胁和资产,对组织造成的潜在影响。评估风险有助于确定特定问题导致数据泄露的可能性,而数据泄露会损害组织的财务、声誉或合规性。许多组织都非常重视降低风险,为此有许多认证、监管标准和框架可帮助企业理解、识别和降低风险。

1.2 零日攻击

零日攻击是一种连产品供应商都未知的漏洞利用方式,这意味着供应商尚未对其进行修复。这种攻击常见于国家层面的攻击以及大型犯罪组织的行动中。对于道德黑客和渗透测试人员来说,发现零日漏洞可能非常有价值,他们可能因此获得漏洞奖励。这些奖励是供应商支付给发现其应用程序中未知漏洞的安全研究人员的费用。如今,许多组织都设立了漏洞奖励计划,鼓励发现供应商系统中漏洞的人进行报告,报告者通常会因发现零日漏洞而获得奖励。然而,也有一些黑客会故意利用系统或网络谋取个人利益,这被称为黑客价值。

2. 渗透测试的必要性和阶段

2.1 渗透测试的必要性

网络安全专业人员每天都在与威胁行为者争分夺秒地发现系统和网络中的漏洞。如果威胁行为者在安全专业人员发现并实施安全控制措施之前就利用了系统漏洞,那么系统就会被攻破。此时,安全专业人员需要执行应急响应策略和计划,将受影响的系统恢复到可接受的工作状态。因此,组织开始意识到聘请白帽黑客(如渗透测试人员)的必要性,他们能够模拟真实的网络攻击,发现并利用组织系统和网络中的隐藏漏洞。渗透测试人员与真正的黑客执行相同类型的攻击,但他们是受组织雇佣并获得合法授权进行此类侵入性安全测试的。

2.2 渗透测试人员的能力要

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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