9、从 Y2K 和 9/11 事件看 IT 安全提升

从 Y2K 和 9/11 事件看 IT 安全提升

1. IT 安全挑战与理论基础

在 9·11 事件后的环境中,信息技术管理者对安全的重要性有了更深刻的认识。上世纪 90 年代以来,IT 安全面临诸多新挑战,主要包括:
- 更多组织日常运营依赖互联网。
- 全球 IT 基础设施由众多计算机系统、网络和数据库构成,个体、组织和国家对可靠计算机系统的依赖程度不断提高。
- IT 系统面临更复杂、恶意的攻击,与 Y2K 问题的无心之失不同,如今的攻击具有蓄意性和恶意性。

为分析 IT 相关威胁的来源、传播和潜在影响,我们引入 Lally 对 Perrow 正常事故理论和高可靠性组织理论的扩展。Perrow 研究复杂系统(如核电站)时提出正常事故理论,认为事故易发系统具有以下特点:
|特点|描述|
| ---- | ---- |
|复杂|只有“冰山一角”可见,存在“不可知性”问题|
|紧密耦合|没有缓冲时间拦截事故|
|控制不佳|问题扩散前人类干预机会少|

Lally 认为 IT 符合这些特点:硬件包含多种技术,软件代码复杂;软硬件设计追求高效,事故影响迅速;系统安全功能不足,软件测试不充分。

高可靠性组织理论则提供了另一种视角。研究表明,一些组织(如联邦航空管理局的空中交通控制系统、太平洋燃气与电力公司的电力系统等)能实现近乎无差错运行。该理论认为实现可靠性有四个关键因素:
1. 政治精英和组织领导者将安全和可靠性作为首要目标。
2. 人员和技术安全措施高度冗余。
3. 在分散且持续实践的运营中形成“高可靠性文化”。
4. 进行复杂的试错式组织学习。 </

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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