22、应用开发中的风险管理与应对策略

应用开发中的风险管理与应对策略

1. 风险应对策略概述

在应用开发过程中,组织面临各种风险,需要采取不同的策略来应对。主要的风险应对策略有以下几种:
- 减轻(Mitigate) :当组织因使用第三方组件出现关键漏洞且无法升级到最新版本时,可借助 Web 应用防火墙(WAF)或运行时应用安全保护(RASP)来提供运行时保护,直至组件能够升级。
- 转移(Transfer) :通常是指购买网络安全保险,让其他实体承担风险。例如,组织为容纳其基础设施或员工的财产购买灾难保险。
- 接受(Accept) :当发现关键风险且没有明确的解决途径时,组织可能不得不接受风险,并加速淘汰引发风险的技术,最终通过避免风险来解决问题。
- 避免(Avoid) :通过不参与或停止可能导致风险的活动来避免风险。

组织选择哪种策略很大程度上取决于其风险偏好。在某些情况下,组织可能会被迫选择某一种策略。

2. 风险的定义与降低

2.1 风险的确定

风险在 OWASP 风险评级中由可能性和影响共同决定。例如,若发现因管理员凭证暴露导致未经授权访问敏感信息的风险,组织需要评估该问题发生的可能性以及攻击者获取敏感数据后的后果。在这种情况下,可能性可能较低,但影响可能很大。

2.2 风险识别对开发团队的影响

组织在宏观层面有多种应对风险的选择,但在开发团队中,实际对风险进行优先级排序和处理则有所不同。并非所有风险都是相同的,同一风险对组

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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