54、基于工具的云基础设施风险评估:社会技术系统视角

基于TRESPASS的云风险评估

基于工具的云基础设施风险评估:社会技术系统视角

1. 引言

评估云基础设施的风险颇具挑战性。单个节点的配置和分析相对容易,但典型的云基础设施可能包含数千个高度互联且动态变化的节点。有研究强调了此类环境中存在的风险和威胁。

为应对这一挑战,我们引入了 TRESPASS 项目开发的建模流程。该模型能够从多个层面捕捉云基础设施的细节,从整体结构、网络通信到单节点上运行的服务,还能呈现典型的构件。借助此模型,可对建模的基础设施进行安全分析,进而完成风险评估。

云环境通常包含多个访问域,简单的云基础设施可能仅涉及一个主机和几个虚拟系统,而复杂的基础设施则包含众多运行在不同物理服务器上的虚拟系统,以及复杂的真实和虚拟网络、路由和控制点。这种动态灵活的结构是云基础设施成功的关键因素之一,但也使得风险评估变得困难。

当在复杂的技术基础设施中加入人为因素和物理基础设施时,风险评估会更加复杂,这些因素往往被忽视。TRESPASS 项目旨在开发支持复杂组织风险评估的模型和流程,涵盖人为因素和物理基础设施。其目标是简化可能攻击的识别,并基于预期影响等因素对攻击进行评估和排序。

2. 典型云基础设施场景的结构

云基础设施十分复杂,跨越组织的多个层面:
- 技术基础设施层 :包括物理计算硬件(如服务器、存储和内外网络连接),这些硬件支持虚拟化基础设施(如管理程序、虚拟机、网络和存储组件及其配置和管理应用),以及操作系统、中间件、应用和服务等软件层。
- 物理环境层 :包含容纳技术基础设施硬件部分的建筑基础设施,如服务器机房和所在的建筑物。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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