6、组织应对网络犯罪与网络安全的策略

组织网络安全策略与实施要点

组织应对网络犯罪与网络安全的策略

1. 网络安全威胁与物理控制

在当今数字化时代,数据安全面临诸多挑战。文件系统虽有基于用户或用户组的访问控制,但这些控制是基于操作系统的设计和逻辑,并非物理强制。例如,若磁盘可被移除,或系统安装了能读取磁盘数据却不受逻辑访问限制的操作系统,就可能导致数据泄露。

为应对此类威胁,仅依靠技术实施特定实体的策略是不够的,还需结合其他控制手段,如使用锁闭的房间或建筑,防止硬盘被物理移除或其内容被篡改。通常,物理和逻辑控制相结合,才能实现信息安全的纵深防御。

以英国国家医疗服务体系(NHS)为例,其发布了许多特定系统的政策,如电子员工记录(ESR)系统特定政策,明确了目标、角色与职责、系统访问条件、访问机制、程序和流程、实施以及审计等内容。

2. 网络安全中的角色与职责

在大型组织中,众多角色都与计算机安全直接相关,以下是一些关键角色及其职责:
|角色|职责|
| ---- | ---- |
|董事会|聘请首席执行官(CEO),通常设有负责确保良好财务管理(包括信息系统审计)的下属委员会|
|执行团队|CEO及其团队直接负责管理组织的网络安全总体目标。在美国《萨班斯 - 奥克斯利法案》下,CEO对计算机安全负有法律责任,许多组织为此设立了首席信息安全官(CISO)角色|
|首席信息官(CIO)和首席信息安全官(CISO)|CIO负责管理组织内的所有信息,CISO管理安全策略和实施。CISO通常向CIO汇报,但也可能向CEO进行次要汇报,在科技公司中甚至可能进入董事会|
|职能经理|如人力资源和财务等职能领域的经理,在识别其特定应用的安全需求方面发挥关键作

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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