11、构建双元软件安全倡议:应对敏捷开发中的安全挑战

构建双元软件安全倡议:应对敏捷开发中的安全挑战

1. 软件安全与敏捷开发的现状

如今,社会各领域对软件系统的依赖程度与日俱增,但软件系统面临的威胁也随之增多。网络安全措施虽能改善软件系统的安全性,但无法解决软件本身存在的漏洞这一根本问题。在软件开发过程中采用软件安全活动和措施,是应对软件系统网络威胁的直接有效方法。然而,这会增加开发时间和成本,且需有效实施才能发挥作用。

在敏捷开发中,建立有效的软件安全活动流程比瀑布式开发更具挑战性。传统的软件安全方法在敏捷开发过程中可能效果不佳,因为安全作为非功能性需求,在敏捷开发中难以全面考量。非功能性需求往往容易被忽视,而敏捷开发团队通常由少数开发者组成,且多为通才,缺乏处理软件安全所需的专业知识和技能。

不过,敏捷开发也为安全带来了一些机遇,例如能够适应新的安全威胁并与客户保持安全方面的互动。有研究提出了以风险为中心的安全方法,并指出软件安全实践存在的问题,如缺乏基于风险评估、随意性大、跟进不足等,还确定了在责任与利益相关者合作、风险认知与能力、敏捷项目中的风险分析实践等三个主要领域需要改进。

2. 软件安全的定义与挑战

软件安全旨在确保软件系统在恶意攻击下仍能正常运行。国际标准(ISO/IEC 25010, 2011)将安全定义为软件保护信息和功能,同时允许授权用户访问其权限范围内信息和功能的能力。软件安全可分解为多个质量子因素,如下表所示:
| 质量子因素 | 描述 |
| — | — |
| 访问控制 | 系统仅允许授权外部实体访问其资源的程度 |
| 识别 | 系统在与外部实体交互前识别它们的程度 |
| 认证 | 系统验证外部实体声称身

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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