4、SecControl与澳大利亚IT专业人员安全问题研究

SecControl与澳大利亚IT专业人员安全问题研究

1. SecControl网络安全解决方案

SecControl是一种实用的网络安全解决方案,旨在为SDN网络提供全面保护。由于它使用不同策略和算法应对不同安全威胁,很难找到统一方法评估其整体性能。研究评估了SecControl流规则离开NOX到在网络中生效的时间间隔,具体如下:
| 操作类型 | 时间间隔(ms) |
| ---- | ---- |
| 转发操作(forward primitive) | 7.542 |
| 丢弃操作(drop primitive) | 13.152 |
| 反射操作(reflect primitive) | 17.684 |

考虑到评估测试平台部署在一台物理机上,所有相关节点共享同一组物理资源,若在更强大的机器上进行测试,时间间隔值有望缩短。

SecControl框架也存在一些局限性:
- 延迟反应问题 :在提供防御响应时可能存在延迟,这是许多基于监控的安全工具常见问题,因为威胁检测和防御反应之间总有延迟。网络效率也会影响其保护效果,因为安全事件在威胁收集代理和SecControl节点之间通过网络传输,网络传输效率会影响保护效果。可能的缓解方法是在威胁收集代理和SecControl节点之间建立专用网络通道,还可在安全工具上设计内置威胁收集接口以提高安全事件收集性能。
- 准确性问题 :依赖现有安全工具收集安全事件并生成防御响应,由于安全威胁信息的准确性不能完全保证,可能产生不准确的防御响应。当前检测算法不完善,检测结果可能存在误报和漏报问题。一种

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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