19、企业安全架构与实践指南

企业安全架构与实践指南

1. 安全现状与新方向

在当今的数字环境中,我们面临着诸多未详尽探讨的安全话题,如虚拟化、操作系统、超visor、端口与协议、异步通信等。理解新的安全模型及其独特之处,是解决这些问题的良好开端。当前的系统存在漏洞,网络攻击频发,而现有的方法往往效果不佳。许多 IT 专业人员仍在不断投入资源到过去已被证明无效的方法上。

为了应对这些挑战,我们需要认识到当前的形势,并提出替代方案。例如,我们应摒弃一些传统观念,采用基于第一原则的方法。由于系统中可能存在隐蔽控制的代码,我们应强调在每笔交易中对所有实体进行积极识别,确保交易的机密性和完整性。同时,仅依靠身份识别不足以提供访问和特权,还需要额外的凭证。

以下是一些关键要点的总结:
|要点|详情|
| ---- | ---- |
|形势认知|认识到 IT 系统被入侵,现有防护策略可能无效|
|基本原则|强调交易中实体的积极识别,确保机密性和完整性|
|凭证要求|除身份识别外,需额外凭证提供访问和特权|

2. 新安全模型的特点

新的安全模型具有许多独特的特点。该模型下的企业没有密码和账户,一切都将加密作为安全工具,而非目的或替代其他技术的手段。它高度重视完整性和问责制,依赖可验证和确认的凭证。

在这个模型中,我们应尽量不信任实体或流程,尤其是那些未受益于该安全模型的遗留系统。同时,该模型在集成和一致性方面表现出色,其技术设计能够在多种不同场景下以相同方式工作,具有可扩展性和适应性。

以下是新安全模型的一些特点总结:
|特点|详情|
| ---- | ---- |

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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