5、云计算安全与隐私法规问题解析

云计算安全与隐私法规问题解析

1. 云计算面临的安全威胁

云计算在当今的商业环境中扮演着越来越重要的角色,但同时也面临着诸多安全威胁。以下是一些主要的威胁来源:
- 破解者/黑客 :破解者和黑客对云服务构成了严重威胁。例如,2011年索尼PlayStation网络(PSN)遭受攻击,数百万用户账户信息泄露,索尼估计此次安全漏洞损失约1.7亿美元。2016年,优步(Uber)也因黑客从开发者GitHub账户获取敏感凭证,导致60万司机和5700万用户信息泄露。黑客对云系统服务的威胁可能比本地部署系统更直接,他们可通过侧信道攻击识别目标虚拟镜像所在的物理硬件,进而尝试在同一硬件上启动自己的虚拟机。虽然突破虚拟化屏障还需如Rowhammer或Spectre式CPU级攻击等机制,但侧信道分析侦察并非只是理论问题。
- 内部人员 :公司员工等内部人员长期以来被视为组织的主要威胁源之一。他们因受一定程度信任而被授予应用程序和数据访问权限,可能故意或意外地泄露、修改或破坏有价值的数据。云计算为内部人员提供了新的途径,他们可轻松注册和使用云服务,不经意间为商业数据泄露或攻击者渗透后端系统创造机会。这类似于“影子IT”现象,即员工为避免中心IT团队的延迟,自行搭建系统或无线网络。反应迟缓或过度规避风险的IT部门会加剧内部人员建立影子IT服务带来的威胁。
- 政府 :云计算是全球性现象,许多政府有权从其境内的数据中心扣押数据,甚至可通过立法获取境外数据。例如,美国政府曾迫使SWIFT提供过去4年的银行间转账详细信息。此外,政府还可能通过非法手段获取云托管数据,云服务提供商和云管理经纪人是国家或与国

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值