开源项目:Incident Response Plan Template 使用教程

开源项目:Incident Response Plan Template 使用教程

incident-response-plan-template A concise, directive, specific, flexible, and free incident response plan template incident-response-plan-template 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/incident-response-plan-template

1. 项目介绍

Incident Response Plan Template 是由 Counteractive Security 开发的一个开源项目。该项目旨在帮助各类组织创建简洁、明确、具体、灵活且免费的应急响应计划。通过此模板,组织可以构建一个实际可用的计划,以有效应对各种情况,最小化成本和影响,并尽快恢复正常运营。

2. 项目快速启动

以下是如何快速启动并使用 Incident Response Plan Template 的步骤:

首先,克隆或下载项目到本地环境:

git clone https://github.com/counteractive/incident-response-plan-template.git
cd incident-response-plan-template

接着,安装所需的依赖:

sudo apt-get install make ruby-mustache pandoc

如果需要生成 PDF 格式的文档,还需要安装以下依赖:

sudo apt-get install texlive-latex-base texlive-fonts-recommended texlive-fonts-extra texlive-latex-extra

然后,填充 info.yml 文件,该文件包含了模板中需要替换的变量信息:

# info.yml 示例
org_name: "您的组织名称"
critical_info_list: "您需要保护的数据列表"
critical_asset_list: "您需要保护的系统列表"
# ... 其他必要信息

最后,使用 Makefile 构建模板:

make

构建完成后,支持的格式文件将输出到 public/ 目录中。

3. 应用案例和最佳实践

  • 定制化模板:根据组织的具体需求,填充并定制 info.yml 文件中的信息。
  • 角色与剧本:在 roles/playbooks/ 目录中添加或修改角色描述和特定威胁的响应剧本。
  • 事后回顾:使用 after.md 文件来记录和执行事后回顾流程,以不断改进应急响应计划。

4. 典型生态项目

Incident Response Plan Template 可以与以下开源工具和平台集成,以构建更完整的应急响应生态系统:

  • MkDocs 或 Hugo:用于将模板转换成网站,方便内部访问和共享。
  • Git:用于版本控制模板,跟踪更改和协作。
  • 其他应急响应工具:如入侵检测系统、日志分析工具等,与模板结合,提供更全面的应急响应解决方案。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
内容概要:本文全面介绍了虚幻引擎4(UE4)的功能、应用场景、学习准备、基础操作、蓝图系统、材质与纹理、灯光与渲染等方面的内容。UE4是一款由Epic Games开发的强大游戏引擎,支持跨平台开发,广泛应用于游戏、虚拟现实、增强现实、建筑设计等领域。文章详细阐述了学习UE4前的硬件和软件准备,包括最低和推荐配置,以及Epic Games账户创建、启动器安装等步骤。接着介绍了UE4的界面组成和基本操作,如视口、内容浏览器、细节面板等。蓝图系统作为UE4的可视化脚本工具,极大降低了编程门槛,通过实例演练展示了蓝图的应用。材质与纹理部分讲解了材质编辑器的使用和纹理导入设置,灯光与渲染部分介绍了不同类型的灯光及其应用,以及后期处理和高质量图片渲染的方法。最后推荐了一些学习资源,包括官方文档、教程网站、论坛社区和书籍。 适合人群:对游戏开发感兴趣、希望学习UE4的初学者和有一定编程基础的研发人员。 使用场景及目标:①掌握UE4的基本操作和界面认知,为后续深入学习打下基础;②通过蓝图系统快速创建游戏逻辑,降低编程门槛;③学会材质与纹理的创建和设置,提升游戏画面的真实感;④掌握灯光与渲染技术,营造逼真的游戏氛围;⑤利用推荐的学习资源,加速UE4的学习进程。 阅读建议:本文内容详尽,涵盖了UE4的各个方面,建议读者按照章节顺序逐步学习,先从基础操作入手,再深入到蓝图、材质、灯光等高级功能。在学习过程中,结合实际项目进行练习,遇到问题时参考官方文档或社区论坛,不断积累经验和技能。
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