容易忽视的一些安全错误

网络安全至关重要,企业和个人都采取了防病毒软件、防火墙等措施,但攻击仍频繁发生。原因在于容易忽视一些安全问题,如安全措施执行有偏差、对新漏洞响应滞后、高估科技力量、过分信赖管理人员以及打补丁顺序不当等。

无论网络的规模怎样,每个网络都面临着安全问题。比如:保护私有数据不被非法访问,网络能够阻挡外来的攻击行为等等。防病毒软件、防火墙、IDS等措施现在已经不新鲜了,任何企业都明白使用它们保护自己的网络的必要性。甚至的个人PC,病毒和防火墙也已经得到了普及。

可是,攻击仍然每天发生且以攻击成功的结果在发生。所以应该想一想哪里出了问题。

我们往往容易忽视一些安全问题。

1、制定了安全措施甚至安全规定,但执行往往有偏差。对使用网络的每一个人应该进行必要的培训,至少弹出警告对话框的时候知道点“否”。(我见过许多人,在遇到这种情况的时候根本不仔细看警告信息就点“是”,目的仅仅是保证自己当前的应用继续下去。虽然“否”也可以)

2、对新漏洞的响应滞后。许多部门以为自己的网络和互联网已经实现隔离,因此是安全的。但病毒的传播途经多种多样,使内部网络更容易培育病毒的复本,因为隔离的网络对新漏洞的响应、补丁也更滞后。

3、对科技的力量估计过高。即使最优秀的防火墙也并非百分之百能实现它宣称的保护功能。因为攻击行为不仅仅是科技行为,它还包括攻击策略、社会工程等多方面的因素。

4、过份信赖网络管理人员的技术水平。一些企业、单位的领导过份信赖他们雇佣的专业人员,其实这些人的水平实际上良莠不齐。别人信赖他们,仅仅是因为在某些方面他们知道的稍微多一点,甚至仅仅是拥有一张文凭或者证书。

5、打补丁的顺序不重要。某个漏洞出来了,会有相应的补丁程序。但实际上这里面有很多问题。比如,补丁的认证,打补丁的顺序。今天的补丁补上了,你又发现昨天还有个漏洞没打补丁,所以继续打。正常情况下昨天的昨天就应该打,现在补丁的顺序发生了变化,因此会有新的负面影响。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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