47、云安全与取证准备:现状与挑战

云安全与取证准备:现状与挑战

1. 云安全监控与审计的重要性

监控和审计在预防和检测安全事件方面起着至关重要的作用。除了收集数据以支持事后调查外,建立如入侵检测系统这样的监控和审计设施,能让组织对安全威胁和事件做出响应,并将其后果降至最低。

以公司A为例,它使用了各种针对IaaS基础设施部分的监控工具:
- 硬件基础设施监控:查找承载IaaS系统的硬件内部的错误和故障。
- 操作系统监控:对VM客户操作系统的错误或磁盘空间、CPU使用率等阈值条件发出警报。
- 应用程序级监控:监控关键业务应用程序的性能。

然而,公司A存在明显不足,既没有用于记录和警报可疑访问事件的监控和审计机制,也没有入侵检测政策。

2. 正式调查的升级情况

当触发可疑事件或手动检测到如入侵或访问失败事件时,需要对事件进行审查,并建立一个流程来决定哪些检测到的事件需要进行正式调查并升级到管理层以采取进一步行动。这涉及对事件的影响评估和调查成本的考量。如果确定需要采取进一步行动,应考虑组织的安全团队甚至执法机构参与正式调查。

在公司A,对于涉及IaaS数据的安全事件升级,似乎没有既定的政策。虽然有报告所有信息安全相关事件的现有政策,但没有观察到安全事件升级的政策或流程,升级似乎由案例研究组织的安全团队和管理层逐案决定。

3. 员工培训的必要性

对于可能随后参与数字调查的组织人员,充分培训他们了解数字取证和数字调查的最佳实践非常重要。这对于维护所使用证据的完整性以及确保遵守适用的法律法规至关重要。

公司A没有观察到关于处理数字证据和数字调查的培训计划。据观察,

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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