7、企业安全:基于模式的安全需求推导

企业安全:基于模式的安全需求推导

在当今数字化时代,企业面临着日益严峻的网络安全挑战。网络攻击的增加使得快速开发安全的信息系统变得至关重要。本文将探讨如何从安全的Tropos模型中推导出基于模式的安全需求,以帮助企业更好地应对安全风险。

1. 引言

安全问题在当今企业中扮演着重要角色。不同的企业利益相关者有不同的目标,需要协作来实现这些目标。因此,了解安全风险并评估其影响,有助于预见威胁、估计后果,并提出减轻这些威胁的对策。

Secure Tropos是一种面向代理的信息和企业系统开发方法,通过考虑参与者的依赖关系来满足安全约束,从而帮助理解安全目标。然而,即使是中等复杂度的信息系统,识别和减轻安全风险也可能是一项相当复杂的活动。其中一个原因是Secure Tropos模型本身的复杂性,随着不同分析关注点的引入,模型规模会迅速增长。

为了解决这个问题,我们提出应用安全风险导向模式(SRPs),它可以为反复出现的安全问题提供经过验证的安全解决方案。我们将分析如何应用SRPs,并从Secure Tropos模型中推导出安全需求。

2. 使用Secure Tropos进行安全风险管理
2.1 信息系统安全风险管理

信息系统安全风险管理(ISSRM)领域模型定义了三个相互关联层面的安全风险管理概念,帮助开发者识别特定的信息系统安全风险管理结构。
- 资产相关概念 :包括业务和信息系统资产以及安全标准,解释了组织需要保护的价值。所需的保护级别定义为安全需求,通常涉及机密性、可用性和完整性。
- 风险相关概念

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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