安全界最具影响力的15位专家

本文列举了15位在安全领域极具影响力的人物,包括谷歌、微软等公司的安全专家及独立研究者,他们在防止网络攻击、揭露安全漏洞等方面做出了突出贡献。
[url]http://cto.icxo.com/htmlnews/2008/04/11/1263731.htm[/url]
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关键字:安全界 IT 信息化 技术总监 CTO 首席技术官

首席技术官(cto.icxo.com)


3月19日消息,国外媒体日前平出了当今安全市场最具影响力的15大人物,结果“百元笔记本”项目安全负责人和曾经成功入侵苹果MacBook的安全研究人员纷纷上榜。

这15位最具影响力人物分别为:

1. Tavis Ormandy-谷歌安全小组

2. Ivan Krstic-百元笔记本项目

3. Chris Paget-IOActive公司研究与开发部门主管

4. Bunnie Huang-Bunnie工作室

5. Michal Zalewski-谷歌

6. Window Snyder-Mozila首席安全官

7. MOAB黑客-以每月公布苹果产品漏洞闻名

8. Dino Dai Zovi-成功入侵打全补丁的MacBook Pro的安全研究人员

9. Michael Howard-微软安全技术部资深安全项目经理

10. HD Moore-著名黑客

11. Dave Aitel-Immunity首席技术官

12. Bronwen Matthews-微软可信赖安全计算项目经理

13. John Pescatore-Gartner分析师

14. Rob Thomas和非赢利组织Team Cymru

15. Stefan Esser-开源界安全专家
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应体应用场景。
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