8、云计算网络数据安全与DDoS攻击应对策略

云计算网络数据安全与DDoS攻击应对策略

云数据安全问题的解决方案

在云计算环境中,数据安全是至关重要的。以下将介绍几种有效的云数据安全解决方案。

1. 使用公钥密码学保障终端用户安全

在云计算中,认证和完整性问题是常见的安全挑战。公钥密码学是解决这些问题的有效方法。当数据在不安全的互联网线路上传输时,未经授权的访问是使用云计算服务时面临的主要安全问题。

公钥密码学通过将数字数据加密来解决云服务提供商的认证和完整性安全问题。加密是将数据转换为看似随机、不可理解的形式,确保数据对于非预期接收者来说是混乱的。公钥基础设施(PKI)采用混合模式加密,如对称和非对称加密。用户数据只能通过使用单个秘密密钥或两个密钥(公钥和私钥)进行解密才能转换为可理解的形式。公钥通过公共存储库或目录供所有人使用,而私钥则由其所有者保密。由于密钥对在数学上是相关的,用公钥加密的数据只能由其对应的私钥解密,反之亦然。

为了进一步增强安全性,云服务提供商可以采取以下PKI实践和设计特征:
- 实施密钥管理服务器(KMS) :企业存储在云中的数据需要加密密钥来解密,而这些密钥只能由密钥管理服务器提供。解密密钥不应存储在云虚拟机上,并且安全过程应确保这些密钥仅在内存中驻留几秒钟。
- 数据加密和解密 :任何进出数据中心的数据都可以进行加密和解密。
- 虚拟机加密 :云提供商环境中的虚拟机应始终进行加密,以防止在虚拟快照被破坏时的数据丢失。
- 密钥撤销 :如果不需要数据加密,服务提供商应撤销任何

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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