21、网络安全中的逻辑安全控制:PKI 系统详解

网络安全中的逻辑安全控制:PKI 系统详解

在当今数字化时代,网络安全对于大型组织来说至关重要。逻辑安全作为网络安全的重要组成部分,涉及到网络和系统组件的管理与保护。本文将深入探讨逻辑安全的各个方面,包括其管理架构、核心要素以及在公钥基础设施(PKI)系统中的具体应用。

1. 逻辑安全管理架构

在大型组织中,网络和系统组件的逻辑安全通常由信息技术(IT)团队负责,作为首席技术官(CTO)团队的一部分。以 ABC 公司为例,物理访问相关的逻辑控制(如门禁读卡器)通常由公司安全部门管理,而逻辑安全则由 Xavier(CTO)负责,他们都向 Tony(COO)汇报。不过,整体安全由 Quincy(CISO)负责,Quincy 与 Xavier 平级,同样向 Tony 汇报。此外,Wayne(审计)负责直接向董事会(BoD)汇报问题,但 Wayne 向 Zane 汇报,Zane 可以审查审计报告,且 Wayne 与 Tony 平级,Tony 可能只与 Zane 分享信息。

2. 逻辑安全的三大基石

逻辑安全控制基于三个核心要素:认证、授权和问责。
- 认证 :提供对请求者身份的一定程度的保证,无论是人类还是其他实体。
- 授权 :定义与请求者相关的权限。
- 问责 :跟踪谁在何时做了什么,可以是实时监控以衡量整个系统和网络的可靠性,也可以是事后分析以确定问题所在和责任归属。

不同的应用场景对认证和授权的要求不同。例如,访问 ABC 公司的公共网站不需要用户进行身份识别,但下载白皮书需要用户提供联系信息,

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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