7、F3EAD与威胁情报:提升网络安全运营能力

F3EAD与威胁情报:提升网络安全运营能力

1. F3EAD流程概述

F3EAD流程是一种由美国军事特种部队推广的目标定位方法,用于捕获高价值目标。可以将其类比为应用程序的后端系统组件、数据处理和电路,而海军海豹突击队则类似应用程序的图形用户界面(GUI)或前端。该流程通过集中资源收集特定目标的情报,为决策者提供行动依据,推动特种任务的执行。

F3EAD流程包含六个组件,可分为行动和情报两部分:
|分类|组件|具体内容|
| ---- | ---- | ---- |
|行动|Find|确定行动优先级,明确要为组织解决的问题|
|行动|Fix|找到所需信息的来源,确定已识别问题的位置|
|行动|Finish|给出问题的答案,确定解决问题的方法,明确对利益相关者而言任务完成的定义|
|情报|Exploit|确定行动的所有信息所在位置,找出必须分析的关键信息|
|情报|Analyze|总结行动中的经验教训,明确利益相关者所需的信息,确定信息的呈现方式|
|情报|Disseminate|确定谁需要这些信息以及何时需要|

F3EAD流程能够与战术和作战层面的情报流程集成,可被视为建立情报能力的主要流程、子流程或情报周期中的支持流程。以下是其在情报周期中的工作流程:

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    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-wi
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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