23、应用安全即服务:保障软件安全发布的新途径

应用安全即服务:保障软件安全发布的新途径

在当今数字化时代,软件安全至关重要。传统的漏洞处理方式往往无法有效降低组织的风险,而应用安全即服务(Application Security as a Service)为解决这一问题提供了新的思路。

1. 基于风险的决策制定

在软件开发过程中,准确评估和管理风险是确保软件安全的关键。通过收集和分析相关数据点,如应用分类、现有风险债务、组织风险容忍度、风险应对措施映射以及每个可能风险的成本等,能够更科学地做出决策。

例如,当检测到 SQL 注入漏洞时,结合这些数据点可以判断该问题是否会超出组织的风险预算,从而决定是否阻止代码发布。这种基于风险的决策过程避免了主观判断和一刀切的做法,使决策更加客观和合理。

以下是一个简单的风险评估示例:
| 数据点 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 应用分类 | 重要 |
| 现有风险债务 | $100 万 |
| 组织风险容忍度 | 损失 $300 万 |
| 风险应对措施 | WAF |
| 每个可能风险的成本 | $50,000 |

当发现 SQL 注入漏洞时,根据这些数据可以计算出该漏洞可能带来的风险成本,并与组织的风险容忍度进行比较,从而做出明智的决策。

2. 从封堵到赋能:新的漏洞处理方式

传统上,组织通常会阻止关键和高风险漏洞进入生产环境,但这种方式并不能真正降低组织的风险。因为许多低级别漏洞,如中级和低级漏洞,仍然可能被攻击者利用,而且攻击者常常会将多个漏洞串联起来进行攻击。

例如,存在以下几种漏洞:

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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