今天的威胁和对USB存储设备解决方案

随着USB产品的普及,它们为个人和企业提供便利的数据存储和传输方式,但同时也带来了安全风险,尤其是病毒传播和数据泄露的问题。文章讨论了USB设备的优势,如轻便、容量大和跨平台兼容性,以及面临的威胁,如自动运行功能可能成为恶意软件的入口,以及小型设备成为数据盗窃的目标。提出了解决方案,如使用USB安全套件等软件来保护设备免受威胁。
今天的威胁和对USB存储设备解决方案   自2000年以来   USB产品已经在市场上,个人和业务数据的不断增长的性质,导致了USB闪存驱动器和外部硬盘指数的需求。从普通百姓到大型组织,都依赖于USB驱动器保持,传送和接收文件,图片,视频等。   的主要原因,这些设备的普及,他们是轻,体积小,价格便宜。几年前,这是很难相信,在一个硬件的银行卡的一半大小,一可容纳数以千计的文件和图片就在他们的口袋里。值得一提的是,一个典型的8 GB的USB闪存驱动器有足够的空间来保存超过15000张照片(500 KB平均照片尺寸)。响应于这种高要求的市场,制造商努力生产出具有更大的存储空间,更快的传输速率,降低成本的装置。例如,一个1 TB的USB驱动器将在2013年期间可用。   USB闪存驱动器使用一个共同的标准,这是支持所有现代操作系统,称为USB大容量存储。因此,任何人都可以连接其中的一个到Mac,复制一些文件,并方便地将其连接到基于Windows的机器访问这些文件。   所以,我们要得出结论,他们有没有坏处?绝对不是。他们有很多优惠,但他们都有一个问题是共同的:他们是危险的!   杀毒软件公司报告比在Microsoft Windows中的自动运行功能依然位居前十名的威胁。此功能有助于那是为了当一个USB驱动器连接到电脑时自动运行的程序,但显然是一个恶意软件可以通过它方便地执行。大多数计算机病毒自身复制到可移动USB磁盘,有时候,这是传播的主要方法。当一个病毒,或任何其他类型的恶意软件获取到一个U盘,有一个高的机会,使用该USB驱动器等系统被感染了。   此外,USB驱动器,因为相对于它们的小尺寸高容量的,是如果有人想窃取有价值的或机密数据的首选。公司和企业都处于危险之中时,员工可以复制企业文件的USB驱动器,并把他们的办公室外。一项研究表明,数据泄漏的平均成本,可高达250万美元。这不仅是公司。每个人都有私人文件,甚至是他们的计算机上的项目,与门打开入侵者。   一定存在某种形式的解决方案,以避免这些威胁。在今天的软件世界里,有几个应用程序,可以帮助大家保护他们的USB端口。但不是每一个软件解决方案,有资格增加在家庭和工作你的电脑的安全性。你应该寻找能解决上述问题,有过硬的技术支持,并得到定期用新功能更新的软件。有免费的解决方案,各地,但他们都缺少一些点或另一个。他们通常的爱好写的,而不是从一个“专业”的观点。   一个明智的选择是USB安全套件。它拥有你需要保护你的PC机通过USB相关的威胁的一切。 USB安全套件会自动扫描连接到计算机,以防止病毒传播任何USB磁盘。它也可以接种疫苗,您的USB驱动器,使它们不会感染其它计算机。如果你需要知道什么样的活动(复制,重命名,删除等)发生在你的系统中的USB驱动器,USB安全套件可以监视和记录它们。数据防盗保护变得更加容易。
内容概要:本文详细介绍了一个基于JavaVue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定JavaVue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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