7、哈萨克斯坦与英国信息安全现状及威胁分析

哈萨克斯坦与英国信息安全现状及威胁分析

哈萨克斯坦信息安全情况

在哈萨克斯坦,信息系统有着严格的规范要求。比如要遵循GOST 12.1.003 - 83关于噪声和声音功率的标准,GOST 12.1.019 - 79的电气安全通用要求及安全类型命名规范,还有GOST 12.1.030 - 81关于电气安全的保护接地和中性点接地标准。同时,信息系统必须符合哈萨克斯坦共和国的监管框架ST RK 34.023 - 2006,该标准用于评估信息系统是否符合安全要求。

不过,即便有这样的认证体系,也不能保证信息系统就完全安全。例如,虽然所有银行都通过了PCI - DSS(支付卡行业数据安全标准委员会制定的支付卡安全标准)认证,但仍不时有哈萨克斯坦银行被黑客攻击的新闻传出。

哈萨克斯坦总统纳扎尔巴耶夫提出,国家发展的战略重点之一是开发“网络盾牌”国家系统,目前相关提案的制定工作正在积极推进。

国家计算机应急响应小组KZ - CERT是国家信息系统用户和互联网领域的唯一中心,它负责收集和分析安全事件报告,并协助用户防范网络威胁。其主要目标是对抗针对互联网用户的网络威胁,会收集、分析和存储有关恶意软件、黑客攻击或其他对哈萨克斯坦网络安全构成威胁的统计信息。KZ - CERT处理的计算机安全事件包括:
1. 对网络基础设施的攻击,使合法用户无法使用网络并危及信息机密性(如DoS和DDoS攻击)。
2. 未经授权访问信息资源。
3. 传播恶意软件和垃圾邮件。
4. 对国家信息网络和主机的恶意扫描。
5. 暴力破解密码或其他认证数据。
6. 黑客攻击安全系统,包括植入恶意软件(如嗅探器、rootkit、键盘记录器等)。 </

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
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