3、信息与数据安全基础及威胁态势解析

信息与数据安全基础及威胁态势解析

1. 信息安全计划实施基础

1.1 风险评估与业务影响

识别风险对业务的潜在影响至关重要。每个企业主都有其独特的风险关注点,且每项业务风险都与特定业务功能或金额相关。修复和缓解风险的建议应与投资回报率(ROI)挂钩。例如,违反《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)可能使组织损失数百万美元,但解决该风险的方案每年可能仅需 38,000 美元,这不仅能降低风险,还能改善整体风险状况。若有 11,000 名用户可访问相关数据,分摊后每位用户降低风险的成本仅为 3.45 美元,如此清晰的投资回报率有助于获得领导层支持。

基于前期评估和风险评估结果,可制定具体的 IT 实施计划,该计划应包含风险评估过程中确定的优先级事项。通过风险评估,我们能了解组织的首要风险、最有价值的资产、最可能发生的风险以及风险发生时的影响,从而构建有充分依据的信息安全计划,推动组织采用现代信息安全实践。

1.2 信息安全标准

信息安全标准由专业组织发布,旨在为保护 IT 系统提供指导。不同行业适用不同标准,如支付卡行业和医疗行业,但通常涵盖网络设备、工作站、服务器、软件、用户与系统交互、系统进程交互、数据传输和存储等系统相关组件。需注意,信息安全标准并非简单的清单。

在为组织实施安全标准时,需结合实际情况决定如何落地。多数标准不会明确规定使用何种工具及如何实施,因此需与 IT 和业务团队协作,确定最适合的工具及在基础设施中的实施方式。实施标准并不意味着组织已得到有效保护,不能将标准视为清单,而应将其作为起点,由信息安全专业人员以有效方式实施,确保组织安全并将风险降低到可接受水平。

以下是全球常

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 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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