5、网络犯罪与网络安全组织应对策略

网络犯罪与网络安全组织应对策略

1. 网络攻击威胁与防范

在网络安全领域,许多组织若采取有效的防范措施,大部分网络攻击中的技术渗透是可以避免的。例如,若限制普通用户的访问权限,尤其是那些易受恶意网站“自动下载”攻击的用户,rootkit 就无法感染个人电脑的主引导记录(MBR)。与其试图研发一款万能的杀毒系统来直接应对威胁,不如做好访问控制和授权规划,从源头上切断攻击途径。

2. 组织应对网络威胁的关键约束

组织在应对网络威胁时,会受到多种因素的制约:
- 治理层面 :组织的安全是每个人的责任,不遵守政策或蓄意破坏安全控制可能导致入侵、欺诈或数据丢失。管理层需明确负责制定和实施安全计划,并对安全项目的成败负责。如今,许多组织设有首席信息安全官(CISO),他们可能是董事会成员,或至少向首席信息官(CIO)汇报工作,且需在首席执行官的授权下,为组织各层面的业务计划提供安全决策支持。
- 管理层面 :管理层在网络安全方面应主动出击,而非被动应对。关键问题在于明确组织需要保护的重要内容,如公司数据、客户记录、知识产权、资金或证券访问权限、网络和系统等。组织对这些内容的重视程度,取决于其业务计划以及法律和道德约束。私营企业主要关注盈利,构建可靠系统的成本通常过高,因此管理层必须主动管理数据丢失或欺诈风险,并明确可承受的损失程度。
- 集成层面 :安全必须融入组织的所有业务流程和结构中。在组织的结构和流程设计实施后再“追加”安全措施意义不大,因为受影响的用户已形成一定的使用习惯和期望,可能无法适应安全环境。例如,若用户原本可自由在工作电脑上安装

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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