中国软件安全峰会 - 个人笔记

本次2008中国软件安全峰会汇集了多位行业专家的演讲,内容涵盖计算机病毒发展趋势、国内外软件漏洞处理概况、Web2.0时代网络安全等主题。特别提及了DNS安全漏洞、MS08-067安全漏洞及未公开的TCP/IP安全漏洞,并讨论了软件安全保证体系和虚拟机技术的安全应用。

前一阵子提到11月份会参加几个若干和安全有关的会议。<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

第一个会议。2008中国软件安全峰会,http://www.sinoit.org.cn/,电子工业出版社主办。

下面是我对一些讲座的个人笔记,供大家参考。许多讲座的PPT可以下载。

计算机病毒的发展趋势与反病毒产品测试

国家计算机病毒应急处理中心副主任 陈建民

提到目前在攻击者网路流量统计的网站上挂马。因为大量网站都依赖于流量网站的脚步来统计,一旦成功在流量网站上挂马成功的话,那么这个木马的曝光率就是非常高了。

国内外软件漏洞处理概况

国家互联网应急中心(CNCERT/CC)运行部副主任 周勇林

提到了今年三个重要的安全漏洞。DNS安全漏洞(Dan Kaminsky, MS08-067安全漏洞,和一个还没有公布的关于TCP/IP的安全漏洞(CNCERT尚不了解漏洞的详细信息)。提到了计划创建一个和美国日本类似的CVE漏洞数据库计划。这对追踪和管理尤其是国产软件的安全漏洞是非常有用的。

Web 2.0时代的网络安全

奇虎公司董事长助理 石晓虹

其中提到的通过社区反馈来评估URL和软件好坏的思想。这一点和目前流行的Reputation Service(声誉服务)类似。

Business Software Assurance(软件安全保证体系)

Fortify亚太地区Practice DirectorJustin Derry

提出software assurance maturity模型。 The http is http://www.opensamm.org/Home.html 。计划将这个模式变为ISO标准?和微软的SDL的区别在那?

漫谈虚拟机技术安全

McAfee研究员 孙冰

孙冰是研究虚拟机的大拿了。和他聊了一下,估计很快就要研究微软的Hyper-V了。

Fuzz技术与软件安全性测试

著名软件安全专家 王清

Peach看来使用的是越来越多了。Smart智能fuzz肯定是以后发展的方向。Dumb fuzz的空间已经不大了。

微软安全信息报告第五集 ——中国安全近况概述

微软大中华区首席安全顾问 江明灶

里面有专门关于中国地区的基于浏览器的安全漏洞的统计数据。还是非常有意思的。

由于时间冲突,没能够听到看雪论坛的关于加密技术的讲座,非常可惜。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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