11、电子商务与云数据库安全及管理全解析

电子商务与云数据库安全及管理全解析

1. 电子商务系统安全风险与应对

在电子商务交易中,使用指定密码的信用卡完成支付时,未加密的信用卡号、安全码和交易金额会传递给银行以完成交易。然而,该系统存在多种安全风险。
- 电商应用程序被攻破 :若电商应用程序被攻击,攻击者仅能获取非敏感的客户联系信息,无法下载数据库获取信用卡信息或进行身份盗窃,因为这需要单独攻破信用卡处理器。但即便如此,不安全的电商应用仍可能使攻击者冒用现有用户身份下单并送货到其地址。所以,系统各组件的设计安全至关重要。
- 信用卡处理器被攻破 :相比电商应用程序,攻破信用卡处理器的作用更小。攻击者即便获取信用卡数据库,也仅得到随机唯一ID和强加密的信用卡号,每个卡号都用唯一加密密钥加密。攻击者可离线尝试暴力破解,但破解每个卡号耗时久,且得到的卡号无用于身份盗窃的个人识别信息。另一种攻击方式是在被攻破的服务器植入特洛伊应用监听解密密码,但运行入侵检测软件可有效抵御。

2. 亚马逊云使用挑战及解决方案

在使用亚马逊云部署时,处理敏感数据会面临一些关键问题:
- 法律与管辖权问题 :部分法律和规范对数据存储的政治和法律管辖区域有要求。例如,在欧盟开展业务的公司不能将欧盟公民的私人数据存储在美国(或其他未达欧盟隐私标准的国家)的服务器上。
- 虚拟服务器适配问题 :一些法律和规范制定时未考虑虚拟化,指定使用物理服务器,而实际上虚拟服务器也能达到相同效果。

针对这些问题,有相应的解决办法:
- 对于法律与管

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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