acegi参考手册(v1.0.4)[译]-序言

AcegiSecurity 提供全面的企业应用安全方案,支持多层安全防护,从系统认证到应用层面的安全配置,确保企业应用的安全性和鲁棒性。

序言<o:p></o:p>

Acegi Security为基于J2EE的企业应用软件提供全面的安全解决方案。正如你在本手册中看到的那样,我们尝试为您提供有用的,高可配置的安全系统。<o:p></o:p>

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安全是一个永无止境的目标,获取一个全面的,系统级的实现方式是至关重要的。在安全界,我们鼓励你采用“分层安全”,这样每个层都确保自身尽可能的安全,另外的层提供另外的安全。每个层自身越“紧密”,你的系统就越鲁棒和安全。在底层,你要处理传输入安全和系统认证,减少“中间人攻击”(man-in-the-middle attacks)。接下来你要使用防火墙,结合VPN或者IP安全来确保只有认证过的系统能够尝试连接。在企业环境中,你可能部署DMZdemilitarized zone,隔离区)来把面向公众的服务器和后端的数据和应用服务器分隔开。在以非授权用户运行进程和文件系统安全最大化上,你的操作系统也将扮演一个关键的角色。接下来你要防止针对系统的拒绝服务和暴力攻击。入侵检测系统在检测和应对攻击方面尤其有用,这些系统可以实时屏蔽恶意TCP/IP地址。在更高层上,你的Java虚拟机需要进行配置,将授予不同Java类型的权限最小化,然后,你的应用程序要对添加针对自身特定问题域的安全配置。Acegi Security使后者-应用程序安全变得容易。<o:p></o:p>

当然,你要正确对待上述提到的每个安全层,以及包含于每个层的管理因素。这样的管理因素具体包括:安全公告监测,补丁,人工诊断,审计,变更管理,工程管理系统,数据备份,灾难恢复,性能评测,负载监测,集中日志,应急反应程序等等。<o:p></o:p>

Acegi Security专注于在企业应用安全层为您提供帮助,你将会发现和各式各样的需求和商业问题领域一样多。银行系统的需求和电子商务应用的需求不同。电子商务应用和售卖军用自动工具的公司的需求不同。这些客户化的需求使得应用安全显得有趣,富有挑战性而且物有所值。<o:p></o:p>

本手册为Acegi Security <st1:chsdate w:st="on" isrocdate="False" islunardate="False" day="30" month="12" year="1899">1.0.0</st1:chsdate>的发布而大规模重新组织。请先阅读Part I 架构概览。手册的其余部分按照传统的手册方式编排,需要一定的基础才能阅读。<o:p></o:p>

我们希望您会觉得手册有用,并且欢迎您提供反馈意见和建议。<o:p></o:p>

最后,欢迎加入Acegi Security社区。<o:p></o:p>

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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