1、网络犯罪与网络安全:应对数字时代的威胁

网络犯罪与网络安全:应对数字时代的威胁

在当今数字化时代,网络犯罪和网络安全是至关重要且快速发展的研究领域。随着社会对技术的依赖程度日益加深,网络犯罪的风险也在不断增加。本文将深入探讨网络犯罪的主要驱动因素,以及相应的网络安全措施如何检测、响应并预防这些犯罪行为。

1. 网络攻击实例:SolarWinds 黑客事件

2020 年 12 月曝光的 SolarWinds 黑客事件引起了广泛关注。此次攻击针对软件供应商 SolarWinds 及其广泛用于企业和政府机构网络管理的 Orion 软件。据信,与俄罗斯政府有关联的国家支持黑客组织获取了 SolarWinds 系统的访问权限,并在 Orion 软件更新中插入恶意代码。用户安装更新后,恶意软件使黑客能够访问其网络并窃取敏感数据。该事件影响了众多组织,包括美国多个政府机构和一些知名企业。这一事件凸显了国家支持的网络攻击的持续威胁,以及保持强大网络安全实践和警惕潜在威胁的重要性。

2. 传统计算机和网络安全的 CIA 三元组

传统的计算机和网络安全由三个理想属性组成的三元组定义,即保密性(Confidentiality)、完整性(Integrity)和可用性(Availability),简称 CIA。
- 保密性 :确保敏感信息仅由授权人员或实体访问,防止未经授权的披露,避免财务损失、声誉损害或法律责任。
- 完整性 :保证数据准确、完整且未被篡改,这对于维护信息信任和做出明智决策至关重要。缺乏数据完整性,组织可能面临重大风险,如财务损失、运营中断和法律责任。
- 可用性

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员工程实践者提供系统化的潮汐建模计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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