5、战略网络情报与主动防御:构建网络安全防线

战略网络情报与主动防御:构建网络安全防线

1. 战略网络情报一级成熟度

在能力成熟度模型的一级,组织需要为网络情报计划的成功奠定基础。这一阶段开发的流程和程序将决定后续能力建设的基调,以支持该计划的推进。此阶段主要致力于确保 IT 运营和 IT 安全之间能够实现基本信息的顺畅流动。以下是一些信息请求的示例:

1.1 设备与软件清单

  • 授权设备和软件清单 :是否有授权设备和软件的清单?清单存放在哪里?由谁管理该清单?
  • 未授权设备和软件清单 :是否有未授权设备和软件的清单?是否有相关政策来处理此类情况?控制这种情况的程序是什么?

1.2 软硬件安全配置管理

  • 是否有硬件和软件加固标准?
  • 是否将这些标准传达给支持我们的供应商?
  • 如何确保符合这些标准?

1.3 漏洞评估与修复

  • 是否具备对网络进行漏洞扫描的能力?
  • 谁负责漏洞修复?
  • 是否有修复特定漏洞的时间表?

1.4 管理权限控制

  • 谁拥有管理权限?
  • 谁不需要管理权限?
  • 他们可以访问哪些资源?

如果在战略能力成熟度模型的一级,IT 运营和安全在信息收集、分析和传播方面没有实现有效整合,就很难对其他层面的事项有清晰的情报认知。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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