2、网络情报:从军事借鉴到企业应用

网络情报:从军事借鉴到企业应用

1. 网络情报的需求

在当今数字化时代,企业面临着众多网络威胁。SANS 调查显示,2017 年企业面临的主要威胁包括网络钓鱼(72%)、间谍软件(50%)、勒索软件(49%)和特洛伊木马(47%)。企业每天都会遭受大量威胁攻击,面对海量数据,安全人员出现了警报疲劳,难以确定从何处开始修复。

信息安全组织和企业内部存在利益冲突,领导者需要在安全与运营、风险与合规之间找到平衡。传统观念认为,在安全领域应识别、遏制和消除网络漏洞以降低被攻击的风险,但现实情况更为复杂。首席信息安全官(CISO)和经理要平衡预算,工程师要争取变更请求获批,同时还存在人力资源不足、与供应商打交道、企业文化和组织流程等问题,这些都阻碍了企业对威胁的响应能力。

我们会面临一系列问题,如如何减少不确定性、确定优先级、集中精力、提供可操作信息、培训团队以及从何处开始修复等。威胁态势不断变化,新的黑客组织不断涌现,甚至可能存在未被察觉的攻击,这让企业普遍感到担忧。

为了解决这些问题,需要构建网络情报能力,以提供有关环境中已知对手利用漏洞的潜在信息,从而采取适当措施降低组织财产风险。

2. 情报在军事中的应用

情报被定义为获取知识或技能的能力。网络威胁情报是对对手意图、机会和造成伤害能力的分析,是信息安全领域的一门学科,需要特定技能和工具。网络情报则是获取企业及其现有条件和能力的知识,以确定对手在利用关键漏洞时可能采取的行动,它综合了多个信息安全学科和工具集,通过监控和报告收集网络信息,帮助各级决策者确定风险缓解的优先级。

近年来,出现了许多专注于渗透测试和道德黑客的新认证,这些技能可用于发现组织内的漏

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
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