51、网络安全与移动服务:现状、挑战与未来展望

网络安全与移动服务:现状、挑战与未来展望

网络安全领域的现状与挑战

网络安全已成为当今世界面临的重大挑战之一,从政府项目到关键基础设施,都受到了不同程度的威胁。

  1. JRSS项目的失败 :JRSS项目最初被寄予厚望,但因其运行速度过慢,在2018年就被质疑,到2021年11月,五角大楼暂停了这个耗资20亿美元的网络安全项目。这一项目的失败凸显了网络安全项目在实际实施中可能遇到的技术难题和效率问题。
  2. 拜登的网络安全行政命令 :2021年5月12日,美国总统拜登发布了国家网络安全行政命令,要求联邦政府全面实施零信任架构。零信任架构的核心原则是对网络的任何部分都不给予默认信任,无论请求来自网络内部还是外部。然而,由于该架构会增加检查次数,可能导致网络速度变慢,其实际效果仍有待观察。
  3. 斯诺登事件与美国情报项目 :2013年,前美国中情局和国家安全局雇员爱德华·斯诺登曝光了大量美国情报机构的机密信息,包括PRISM、X - Keyscore和Tempora等项目。PRISM项目是美国政府用于大规模收集电信网络信息的措施,每天拦截和记录大量电话通话、电子信息以及手机用户的位置信息。此外,还曝光了NSA的GENIE和TURBINE等间谍项目,这些项目通过感染大量服务器来收集情报。
  4. 殖民管道的网络攻击 :2021年5月7日,美国最大的石油产品管道系统——殖民管道遭受了史上最大规模的网络攻击,影响了管道的计算机化管理设备。管道公司为遏制攻击暂停了所有运营,并支付了黑客索要的75比特币(约
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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