12、大型组织中的信息安全政策:探索其影响的概念框架

大型组织中的信息安全政策:探索其影响的概念框架

在当今数字化时代,信息已成为组织的核心资产,对组织的运营和发展起着至关重要的作用。然而,随着信息技术的飞速发展和信息系统的广泛应用,信息安全问题日益凸显,给组织带来了巨大的挑战。本文将深入探讨大型组织中信息安全政策的相关问题,包括信息的价值、信息安全的重要性、信息安全政策的作用以及相关研究的进展。

信息的价值与信息安全的重要性
  • 信息的价值 :过去二十多年来,众多文献表明信息对组织绩效具有多方面的潜在贡献。信息有助于有效决策、支持组织日常运营、本身可作为产品、是战略规划的关键要素,还能融入产品和服务以提升其可用性和价值。信息的增值潜力不断增加,甚至被视为企业的首要战略资产。但在实践中,许多组织将信息视为成本而非资产,不愿进行适当投资,导致信息资源未得到充分利用。
  • 信息安全的重要性 :随着信息重要性的提升,信息安全成为组织日益关注的问题。过去二十年,关于信息安全的文献不断增多。信息只有在其保密性、完整性和可用性得到保护时,才能发挥其价值。然而,信息面临着诸多威胁,主要包括以下八种:
    |威胁类型|具体描述|
    | ---- | ---- |
    |盗窃|计算机系统软硬件价值增加,吸引小偷,芯片盗窃常见,数据盗窃对组织有效性损害大|
    |计算机欺诈|修改数据处理或录入程序以挪用目标组织资金,经济损失巨大|
    |计算机病毒|病毒、蠕虫和特洛伊木马等程序可自动复制,具有恶意或恶作剧功能|
    |黑客攻击|黑客侵入组织计算机系统,可随意破坏、操纵或窃取数据,还涉及网络恐怖主义|
    |人为错误|系统设计
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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