63、Windows DNA 安全概述:开发者安全清单与实践

Windows DNA 安全概述:开发者安全清单与实践

在开发应用程序时,确保其在各个层面的安全性至关重要。从操作系统到数据库服务器,再到中间层和 Web 服务器,每个环节都需要采取相应的安全措施。以下是一系列基本的安全检查清单,可帮助你确认应用程序在不同层面的安全性。

1. Windows NT 4.0/Windows 2000 设置
  • 定义组织安全策略 :制定完善的安全策略并严格执行,确保团队成员都了解该策略和相关流程。文档应涵盖服务器和工作站配置、通信与网络规划、定期备份策略、灾难恢复策略、用户/应用程序/服务的服务器访问和权限列表,以及安全漏洞的审计和通知流程。可参考附录 A 中的额外资源获取安全策略信息。
  • 使用安全模板 hisecweb.inf :使用微软提供的安全模板,无需手动修改注册表即可配置一些系统范围的设置。该模板适用于 Windows NT 4.0 系统上托管的站点/应用程序,可从 http://download.microsoft.com/download/win2000srv/SCM/1.0/NT5/EN-US/hisecweb.exe 下载。
  • 及时更新服务包和热修复程序 :查看所有微软安全公告,检查 Windows NT/2000、IIS、SQL Server、证书服务器和其他 Ba
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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