8、基于模式的安全需求推导与攻击策略分析

最新推荐文章于 2025-11-19 16:38:59 发布

脚滑的狐狸160

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分类专栏：企业建模的实践与创新文章标签：安全需求推导攻击策略分析 SRP

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基于模式的安全需求推导与攻击策略分析

在当今复杂的信息系统环境中，安全问题日益突出。系统的复杂性不断增加，导致安全漏洞也越来越多，这使得分析和应对安全威胁变得至关重要。本文将围绕安全需求推导和攻击策略分析展开，介绍相关的研究和实践。

安全需求推导研究

在安全需求推导方面，有一个关于安全需求模式（SRP）应用的研究。研究中，参与者被给予一个模型，并要求识别 SRP 的出现情况以及推导安全需求。由于时间限制（每位参与者仅限三小时），没有参与者应用了所有的 SRP。

参与者	应用的 SRP	措辞错误	建模错误	总数
参与者 1	SRP2	20a	0	20a
	SRP4	-a	-a	-a
参与者 2	SRP5	0	4	4
参与者 3	SRP1	11

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10、UML在安全需求分析中的应用与评估

threejs5artist的博客

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本文探讨了UML在安全需求分析中的应用，重点利用UML序列图对IKE协议进行建模，并通过自研工具UML Analyzer对协议的安全性进行评估。研究覆盖IKE协议的主模式与积极模式及其四种认证方法，识别出明文消息导致的中间人攻击、安全关联被篡改、拒绝服务等潜在漏洞。文章还分析了不同认证方法下的具体问题与影响，提出加强密钥管理、增强消息验证和提升协议健壮性的应对策略。尽管存在假阳性问题，UML仍展现出作为安全协议分析工具的潜力，未来可通过改进模式匹配、扩展构造型支持和引入其他UML图进一步优化分析能力。

【网络安全论文】筑牢局域网安全防线：策略、技术与实战分析

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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

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【网络安全论文】筑牢局域网安全防线：策略、技术与实战分析，网络安全论文，局域网安全问题的影响不仅局限于经济层面，还涉及到企业的核心竞争力和社会稳定。在数字化竞争的大环境下，企业的信息安全是其核心竞争力的重要组成部分。若因局域网安全问题导致企业的关键技术、商业机密等泄露，企业将在市场竞争中处于劣势。同时，一些重要行业如金融、医疗、能源等的局域网安全问题，还可能影响到社会的正常运转，对公众利益造成损害。因此，加强局域网网络安全组建，提高其安全防护能力，已成为当前亟待解决的重要课题。

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利用攻击图进行汽车威胁分析与风险评估

NewCarRen的博客

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本文提出了一种基于图的攻击路径优先级排序工具（GAPP），用于自动化ISO/SAE 21434标准中的威胁分析与风险评估（TARA）流程。该工具通过构建有向加权图模型，自动枚举汽车系统中的潜在攻击路径，并基于攻击潜力方法计算各路径的可行性。评估表明，GAPP比手动TARA分析能识别更全面的攻击路径，同时提高了评估效率。未来工作将优化可行性计算方法，整合实际攻击数据，并增强可视化功能，以进一步完善汽车网络安全评估。这一自动化方法为处理复杂汽车网络的安全问题提供了可行解决方案。

报告解读《6G网络安全需求与架构白皮书》

anquann的博客

04-25

646

6G网络安全需求与架构白皮书》由中国联通研究院联合华为、中兴等52家产学研机构共同编制，旨在应对6G网络新场景下的安全挑战，提出系统性安全架构设计。报告聚焦ITU定义的六大场景（沉浸式通信、极高可靠低时延通信等），分析其对安全的新需求，提出“防御链”“内生链”“互信链”三大安全理念，并构建涵盖基础资源层、网络基础设施层、管理及服务层的三层安全架构。适用范围覆盖政务、医疗、工业、交通等领域，强调通过技术创新与生态协作，推动6G网络安全与业务发展的平衡，为全球6G标准化与商业化提供参考。

安全需求学习

weixin_43769170的博客

11-16

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安全需求工程：是一门涉及到需求工程和信息安全的交叉学科。 安全需求⼯程研究的活动： 安全需求描述语言： SDL(Scenario Description Language),一种基于安全评估标准的场景片段植入性安全需求描述语言，通过通过SDL 描述的与安全相关的特定场景⽚段能够通过织⼊技术⾃动定位、插⼊到相关主成功场景，从⽽实现安全需求的⾃动织⼊ 安全需求的获取与分析使⽤合适的安全需求获取技术是成功获取安全需求的⾸要条件。目前结构化需求获取技术主要有误⽤例法MC、软系统法SSM、控制需求表

AI原生应用安全防护：如何检测和防御对抗性攻击？

AI天才研究院

07-09

968

AI原生应用（AI-Native Application）是以机器学习/深度学习模型为核心决策引擎的应用，其价值依赖于模型对复杂数据的自动处理能力。生成式AI：ChatGPT（文本生成）、DALL·E 3（图像生成）、Suno AI（音乐生成）；自主决策系统：特斯拉FSD（自动驾驶）、AlphaFold（蛋白质结构预测）、金融风控模型（欺诈检测）；感知类应用：面部识别系统、医疗影像诊断模型、智能监控摄像头。与传统应用（规则驱动）不同，AI原生应用的风险具有数据依赖性与模型黑盒性。

常见Web攻击手段及安全防范

qq_2083558048的博客

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2.1 SQL注入攻击SQL注入攻击是针对Web应用程序的比较主流的一种攻击技术，是目前漏洞攻击中入门成本最低，威胁性与破坏性最强悍的，在OWASP组织的2013与2017年公布的Top10排行榜中都排在第一位。SQL注入的基本原理是将攻击者精心构造的一段SQL查询语句，输入到Web应用程序提供的用户输入界面中，绕过有安全缺陷的输入验证机制，通过服务器对相关SQL语句当作代码来执行，从而实现非预期的攻击操作行为。

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蓝牙安全的核心是“认证+加密+密钥管理”三重防护；LESecure Connections是当前最安全的配对方式，需优先启用；资源受限设备需通过硬件加速、会话重用等技巧平衡安全与性能；实际部署中需结合场景做“白名单校验”“异常检测”等应用层防护。

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13、基于代码的签名方案高效攻击及“McEliece in the World of Escher”的漏洞分析

bread的博客

07-11

本文分析了基于代码的签名方案中的高效攻击方法，揭示了因比特相关性导致的安全漏洞，并探讨了“McEliece in the World of Escher”方案在信息集解码攻击下的脆弱性。通过实验结果和理论推导，展示了攻击者如何利用矩阵关系和列置换恢复秘密信息并伪造签名。此外，文章还提出了相应的应对策略，并对不同方案进行了对比分析，为后量子密码系统的安全性研究提供了重要参考。

nvidia-docker离线安装包

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安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb

触点云 iOS 联动交互控制

11-25

智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。

【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）

11-25

【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。

小爱课程表适配教程[源码]