攻击面管理产品应用于哪些行业场景

攻击面管理(Attack Surface Management, ASM)产品通过持续识别、监控和降低组织的潜在攻击风险,适用于多种行业客户。以下是适合部署攻击面管理产品的主要行业及其需求场景:

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### **1. 金融行业**
- **需求场景**:银行、保险、支付机构等处理大量敏感数据(如交易记录、用户身份信息),且面临高频率的网络攻击(如勒索软件、钓鱼攻击)。
- **攻击面重点**:移动应用、API接口、第三方金融服务、云基础设施。
- **合规驱动**:需满足PCI DSS、GDPR等法规要求。

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### **2. 政府与公共事业**
- **需求场景**:政府机构、公共服务部门(如税务、社保)存储公民隐私数据和国家安全信息,易成为国家级攻击目标。
- **攻击面重点**:政务云平台、公共服务系统(如投票系统)、数据库泄露风险。
- **合规驱动**:需符合国家网络安全等级保护制度(如中国的等保2.0)。

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### **3. 医疗健康**
- **需求场景**:医院、医药企业、健康管理平台存储患者病历、基因数据等敏感信息,且医疗设备(如联网CT机)易被攻击。
- **攻击面重点**:医疗物联网(IoMT)、远程诊疗系统、患者隐私数据库。
- **合规驱动**:HIPAA(美国)、GDPR(欧盟)等医疗数据保护法规。

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### **4. 科技与互联网**
- **需求场景**:科技公司、云服务商、SaaS平台拥有复杂IT架构和大量数字资产(如代码仓库、API),易因配置错误或漏洞暴露。
- **攻击面重点**:云原生环境、开源组件、第三方集成服务、影子IT。
- **特有风险**:快速迭代的业务可能忽略安全测试,导致攻击面动态扩张。

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### **5. 制造业与工业**
- **需求场景**:智能制造企业依赖工业物联网(IIoT)、OT系统(如SCADA),易因设备漏洞引发生产中断或数据泄露。
- **攻击面重点**:工业控制系统、供应链协作平台、智能仓储

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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