18、技术系统中意外后果的应对与合规控制

技术系统中意外后果的应对与合规控制

在当今科技飞速发展的时代,技术系统中的意外后果成为了一个不容忽视的问题。这些意外后果不仅可能对个人隐私和安全造成威胁,还可能给企业和社会带来巨大的损失。本文将探讨恶意与半恶意行为者、未来技术的影响、预测后果的技术以及自动化政策分析等方面,并介绍一种支持半自动化合规控制的系统设计。

恶意与半恶意行为者:未锁之门引贼来

在讨论意外后果时,人类在最终结果中扮演的重要角色不容忽视。“黑客”一词如今常指恶意且往往是犯罪的入侵计算机系统的行为,但最初,黑客是一种高尚的追求,高校里的天才们为了探索技术乐趣而钻研。

以下是一些相关案例:
- 信用卡恶作剧 :恶作剧者兼记者约翰·哈格雷夫仅通过致电美国运通,以“巴拉克·奥巴马”的名义申请附属信用卡,就成功获得了一张。
- 航空公司票价查询 :聪明的旅行社编写自动脚本,持续向航空公司计算机查询特定票价,给航空公司系统带来意外负载,迫使航空公司限制查询数量。
- 房产评估系统滥用 :许多司法管辖区的在线房产评估系统本用于税务公平检查,但常被用于无关目的,卡尔加里市不得不采取法律和技术措施来控制。

从这些案例可以看出,只要系统存在某个功能,就有人会试图利用它,而且往往会成功。所以在系统设计时,要考虑到这一点。

未来技术:意料之外的影响

未来技术的持续影响虽超出本文范围,但不可忽视。
- 用户数据生成与存档 :Facebook、MySpace、Twitter等平台上,用

【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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