11、安全监控运营:人员、流程与技术的协同之道

安全监控运营:人员、流程与技术的协同之道

1. 持续评估与维护安全策略

在当今快速发展的技术环境中,组织需要不断识别那些需要额外保护、架构审查或采用替代检测策略的领域,同时开发新的报告。即使当下能够防御所有系统并检测到面临的所有威胁,但技术的发展速度意味着明天会面临新的挑战。因此,将剧本的定期维护作为团队运营的重要组成部分,能够让剧本始终包含新的威胁检测技术和策略,从而为应对当前不断出现的威胁做好准备。

2. 人员在安全监控中的核心地位

人员是安全监控服务流程中不可或缺的部分。没有任何计算机或程序能够替代具备上下文信息的人类分析。与计算机软件的流程图式决策不同,人类能够进行有效的推理、参考(并开发)上下文指标,分析动机或其他人类特性。

Bruce Schneier曾说:“安全是一个过程,而非产品”。支持监控过程需要分析师、数据管理员和基础设施支持人员。在将计划付诸行动时,需要考虑以下因素来确定所需资源的数量或如何最佳利用现有资源:
- 每天收集多少警报?
- 分析一个警报或整个报告平均需要多长时间?
- 是否每份报告都能完整分析?
- 是否有足够时间重新审视旧报告的有效性?
- 未来安全警报的预计数量是多少,发生重大事件时该如何应对?
- 员工是否具备理解报告结果的技能?
- 分析师在补救工作中扮演什么角色,事件复发情况如何?
- 剧本能否自动运行,还是需要人工交互来获取结果?

通过定期回顾这些问题,可以确保资源分配正确,并实现适当而准确的覆盖。

3. 自动化与人工分析的结合

自动化剧本系统可以确保将结果交付给分析

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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