35、改进冯·诺伊曼架构:保障计算机数据安全

改进冯·诺伊曼架构:保障计算机数据安全

1. 计算机数据安全现状

在当今数字化时代,计算机数据安全面临着严峻挑战。计算机很容易通过网络,尤其是互联网被入侵,存储在计算机中的敏感信息,如社保号、信用卡信息、银行账户和个人隐私信息等,极易成为黑客攻击的目标。

虽然防火墙在一定程度上可以防止计算机信息被盗,但它存在局限性。部分防火墙只是软件,即使是使用“硬件”构建的防火墙,其核心组件仍基于算法,本质上还是软件。而且,防火墙并非为个人计算机或手持设备设计,无法确保计算机信息永远不被盗取。

1.1 计算机安全分类

计算机安全旨在研究和增强计算机系统的保密性、完整性和可用性。认证信息系统安全专业人员(CISSP)将计算机和信息安全分为以下十个领域(2015 年后改为 8 个领域):
|分类|领域|
| ---- | ---- |
|原 10 领域|访问控制、应用开发安全、业务连续性和灾难恢复规划、密码学、信息安全治理和风险管理、法律、法规、调查和合规性、运营安全、物理安全、安全架构和设计、电信和网络安全|
|现 8 领域|安全与风险管理简介、资产安全、安全架构与工程、通信与网络安全、身份和访问管理(IAM)、安全评估和测试、安全运营、软件开发安全|

计算机安全也可分为物理安全和技术安全。技术安全又可细分为五个方面:应用安全、操作系统安全、网络安全、架构安全和数据安全。

1.1.1 应用安全

如果运行在 Web 服务器上的应用程序设计不当,无法有效防止攻击,黑客可能会从 Web 服务器突破到数据库服务器,例如 SQL 注入攻击。

1.1.2 操作
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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