18、嵌入式设备安全:UI设计与威胁信息收集

嵌入式设备安全:UI设计与威胁信息收集

一、构建友好配置UI与设备重置功能

在满足设备更新的基本需求后,接下来要关注的关键终端用户功能是设备重置。每台优质设备都应具备恢复出厂设置的功能,这不仅能让用户轻松将设备重新部署到不同网络或位置,还能在设备寄回时擦除可能的敏感数据,让用户安心。

以下是设备重置功能在不同界面的实现方式:
- Web UI重置功能页面 :通常采用两步流程确保用户明确设备将恢复到全新状态(所有数据和配置被擦除)。用户需先在界面中勾选复选框,然后按下“RESET”按钮。为提升用户友好性,还可弹出窗口再次确认操作。
- 文本UI重置示例 :终端用户会收到提示,确认是否真的要将设备恢复到出厂配置并擦除所有数据。与Web示例一样,用户随时可以取消操作。

通过建立安全的UI和终端用户环境,能增强解决方案的安全性,防止篡改。

二、了解威胁态势:信息资源导航

为了让你和团队及时了解威胁态势,需收集各类信息资源。这些资源大多免费,可帮助你做出更明智的决策。

(一)网络信息甄别

并非所有互联网资源都可靠,有些是宝贵的信息源,有些则应避免。在选择信息源时需谨慎评估。以下是一些值得利用的资源:
1. 政府资源
- 计算机安全资源中心(CSRC) :由美国国家标准与技术研究院(NIST)托管,可视为北美所有网络安全的门户。这里信息丰富且不断变化,涵盖项目、活动、出版物等,是收集和维护安全威胁信息的重要起点。建议

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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