计算机安全问题(转自cocoachina)

:计算机安全、互联网安全、网络安全、Hacking、破解安全问题,目前这个问题得分最高的回复是由bignum 提供的,如下:


如果想要你的程序是安全的,请记住如下原则:

● 不要信任用户的输入信息!

● 验证所有来自非信任源的输入信息,是使用白名单,不是黑名单。

● 从一开始就要策划安全。安全并不是可以在最后来做的。

● 保持简单。复杂性会增加安全漏洞的可能性。

● 最低限度保持你程序的攻击面(attack surface)。

● 确保程序有“自动防故障装置”(Fail-safe

● 采用深度防御(defence in depth

● 坚持最小特权原则(least privilege

● 采用威胁建模(threat modelling)(Web程序更应如此)

● 权限分离(Compartmentalize

● 没有不透风的墙,在代码中隐藏秘密都无法长久。

● Don’t write your own crypto / 不要自己编写一种加密方法 (译注:见下文另外一位网友的回复)

● 采用加密(crypto),并不意味着你就安全了(攻击者会寻找弱点)

● 注意缓冲区溢出,并了解如何防范


下面是一些优秀书籍和在线文章:

●《 Writng Secure Code  | 编写安全的代码 (第二版)》-  我认为每个程序员都该读读这本书。

 

来源:伯乐在线

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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