13、社会工程学参与的挑战与应对

社会工程学参与的挑战与应对

社会工程学在提升组织安全状态方面有着重要作用,然而在实际的社会工程学测试工作中,无论是社会工程师还是客户,都面临着诸多挑战。下面将详细探讨这些挑战以及相应的应对策略。

社会工程学测试的价值与流程

社会工程学测试能让员工直观认识到安全威胁的真实性和漏洞发生的容易程度。测试后与客户进行总结会议,或者在员工意识培训前开展测试,让社会工程师现场提供建议和分享结果,效果更佳。测试结束后,一份说明控制措施有效的书面报告及相关证据,不仅能为认证过程增加分量,还能让客户安心。

社会工程师面临的挑战
1. 确定现实的测试范围

与客户合作时,一大挑战是挖掘其安全担忧的根源并制定现实的测试范围。若客户期望社会工程师仅用一对吸盘挂在16层窗户上进行测试,就需要帮助他们调整预期。理想情况下,客户应参与咨询过程,畅谈最担忧的情况和可怕的假设,从而构建现实的威胁模型和测试范围。越早参与此过程,越能及时解决可能影响评估的问题。

挑战 应对策略
客户期望不现实 引导客户进行咨询,让其表达担忧,构建威胁模型和测试范围
2. 应对不现实的时间尺度
  • 预算有限的短期评估 :有时客户预算有限,无法进行全面评估。此时,需在短时间内尽可能识别潜在问题,但这很难不影响服务质量,必要
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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