27、FedRAMP云计算安全要求解读

FedRAMP云计算安全要求解读

1. 差距分析步骤

差距分析练习包含以下三个步骤:
1. 根据云模型(如IaaS、PaaS或SaaS)对服务进行分类。
2. 将现有的安全架构与云模型进行映射。
3. 将FedRAMP安全要求(作为合规模型)与安全架构和云模型进行映射。

通过这些步骤,云服务提供商(CSPs)可以利用初步信息完成NIST风险管理框架(RMF)的前三个步骤,包括根据自身的信息安全分类流程确定在实现目标FedRAMP安全控制基线(低影响或中等影响)方面的潜在差距。此外,这些信息有助于他们开始记录控制调整工作簿(CTW)和CIS。

2. FedRAMP安全控制要求

FedRAMP安全控制要求为云计算环境提供了最低安全控制基线要求。这些安全控制基于NIST SP 800 - 53中的最低保证要求和FedRAMP安全控制。

部分CSPs可能已经与其他监管或行业控制框架保持一致,如ISO/IEC/27001 27002、ISACA COBIT、PCI DSS和NIST 800 - 53。因此,云安全联盟(CSA)的云控制矩阵(CCM)为CSPs提供了一个行业共识框架,可作为将FedRAMP集成到现有集成安全框架的工具,并帮助CSPs进行交叉比对,以确定现有安全和合规计划与FedRAMP安全要求之间的差异。

3. 访问控制相关要求

以下是一些访问控制相关的安全要求:
|控制编号|控制名称|控制要求|
| ---- | ---- | ---- |
|AC - 1|访问控制政策和程序|组织至少每年制定、传播并审查/更新:
a.

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值