34、保险行业的网络安全与风险管理

保险行业的网络安全与风险管理

网络安全与网络犯罪现状

网络犯罪已成为全球关注的重大问题。新的信息技术和基于网络的服务的发展,高度依赖其基础设施抵御网络攻击的安全性。每个国家的经济和社会福祉都取决于其网络防御的强度以及重要信息基础设施的完整性。

从全球来看,2010年的相关认定就将网络犯罪列为主要议题。各国需要制定全面的战略,创建并执行 “国家网络安全框架和计划”。网络安全措施,如构建技术保护系统、提高用户防范意识等,能够减轻网络犯罪的危害。

然而,网络安全面临着法律、技术和制度等多方面的挑战,这些挑战具有全球性,但通过协调各方利益相关者的行动是可以应对的。不过,目前缺乏衡量网络犯罪影响的可靠统计数据。例如,美国互联网投诉中心显示,2008 - 2009年网络犯罪索赔增加了22.3%;德国的数据表明同期互联网相关犯罪增加了23.6%,但这些数据可能并不全面,也难以提供可靠的犯罪影响证明。

非法访问的形式与原因

“黑客攻击” 作为最古老的计算机相关犯罪之一,指的是非法进入计算机系统。随着计算机网络的发展,这种犯罪行为日益猖獗,德国政府、雅虎、谷歌、易贝和美国国家航空航天局等都是常见的攻击目标。

黑客攻击的方式多种多样,例如试图访问网站的受保护区域、绕过密码保护系统等。还有一些预备行为,如利用有缺陷的操作系统非法获取密码、设置 “欺骗” 网站诱导用户泄露密码,以及使用 “键盘记录器” 等软件秘密监控用户键盘活动并记录密码。

导致黑客攻击增加的主要原因有以下几点:
1. 缺乏适当的安全措施 :互联网连接了大量计算机,但许多网络缺乏必要的安全防护,马里兰大学的

【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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