16、云安全风险管理量化与多因素认证的重要性

云安全风险管理量化与多因素认证的重要性

1. 云安全风险管理参考指南

在云安全风险管理框架中,常见的参考指南分为不同类别,包括管理、管辖权、安全、真实性、虚拟引擎和软件实用程序。

1.1 管理方面
  • 数据传输 :消费者需确定合适资源来实现数据进出云的转移,构建系统以从云传输数据并在数据处于云环境时与之交互。实用程序可包括电子邮件、数据存储库或虚拟环境中的服务工作。此外,消费者应安排在合同购买阶段结束时终止供应商服务,并明确货物如何返还。
  • 活动规律性 :管理策略要审查系统完整性、信息传输等资质。用户需确认提供商使用的主观功能方法,审计运营商的业务进度计划或工作结构,以确保声明的方法得以持续。同时,服务协议通常规定提供商因服务中断向用户补偿服务成本。云服务可用性、存储容量和风险恢复应基于应急和持续流程来保障恢复,必要时可使用其他资源恢复中断的云服务和操作。
  • 法律合规性 :用户要确保所选运营商具备定义所需控制的能力,且这些控制被正确使用和可靠。传统测试方法可能不可行,需与云运营商合作获取所需信息和系统访问权限,或允许第三方测试以获得足够的验证。此外,买家要审查云运营商提供的关于集成愿景的证书或研究声明。
  • 员工清单 :内部安全对许多组织是重大问题,对云运营商更为突出。用户需确保云提供商针对恶意入侵者的政策、程序和保护控制措施足够完善,同时要保证有程序区分供应商经理和消费者管理职责。
  • 官方应用
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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