35、基于数字孪生的SOC分析师网络靶场

基于数字孪生的SOC分析师网络靶场

1. 引言

随着网络攻击日益复杂,攻击点不断增多,建立组织安全的整体视图至关重要。安全运营中心(SOC)应运而生,为组织的网络安全提供了整体视角,但这也增加了对安全人员的需求,难以找到足够训练有素的SOC分析师。“警报疲劳”问题更是加剧了这一困境,因此快速有效地培训分析师至关重要。网络靶场可以模拟现实场景来训练分析师,而数字孪生的集成是创建贴近公司实际情况训练环境的有前景的选择。

2. 背景知识
  • 网络靶场 :传统的仅传授理论知识的培训方法无法满足网络安全领域对实践知识和技能的需求,因此网络靶场近年来受到关注。网络靶场是用于网络安全培训的虚拟环境,应用领域广泛,包括军事防御、学术教育和商业等。虽然已有一些相关工作,但目前还没有将数字孪生的潜力与网络靶场概念相结合来培训SOC分析师的方法,且以往工作对培训效果的关注不足。根据Yamin等人的分类,网络靶场可以从以下六个领域进行描述:
    • 场景 :定义培训练习的故事情节和背景,支持培训目的,可分为静态和动态场景。
    • 环境 :呈现场景执行的拓扑结构,包括构建系统模型的底层技术。
    • 团队 :描述参与场景的团队,主要有攻击的红队和防御的蓝队,团队也可以是自主的。
    • 学习 :涵盖场景的解释性元素,用于初始知识传递。
    • 监控 :使用适当工具
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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