4、移动时代的网络安全与英特尔嵌入式解决方案

移动时代的网络安全与英特尔嵌入式解决方案

在移动时代,网络安全至关重要。从产品的实现审查到各种测试,再到英特尔嵌入式解决方案的发展,每一个环节都对保障系统安全起着关键作用。

1. 实现审查与测试

实现审查是一个迭代的过程,如下面的 mermaid 流程图所示:

graph LR
    A[代码完成] --> B[静态分析]
    A --> C[动态分析]
    A --> D[手动审查]
    B --> E[漏洞修复]
    C --> E
    D --> E
    E --> F{漏洞数量为零?}
    F -- 否 --> B
    F -- 是 --> G[部署审查]
    G --> H[部署]

在这个过程中,当修复功能或安全漏洞,或者进行其他更改(如添加小功能)后,更新后的实现必须再次经过静态分析、动态分析和手动审查这三个步骤。为了节省工程资源,手动代码审查可以只覆盖代码的更改部分。而两种自动分析应定期执行,例如每周一次,直到最终产品发布。

部署审查是产品发货前的最后一个检查点。在这个阶段,会对产品进行复杂的验证。帮助验证工程师创建测试计划的材料包括前几个阶段的输出,如架构阶段的安全目标和设计阶段的接口定义,并执行全面的测试用例来验证产品的安全行为。

1.1 接口测试

接口测试是验证产品安全性的重要环节,主要分为以下两类:
- 正向测试 :首先使用设计文档中指定的有效输入向量

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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