4、计算机敏感数据的隐藏位置与处理方法

计算机敏感数据的隐藏位置与处理方法

在当今数字化的时代,计算机数据安全和隐私保护变得至关重要。了解敏感数据在计算机中的隐藏位置以及如何处理这些数据,对于保护个人隐私和信息安全至关重要。

1. 磁盘分析技术

在磁盘分析领域,STM(扫描隧道显微镜)虽然敏感,但可能会损坏被调查磁盘的表面。而SPM(扫描探针显微镜)则有更广泛的应用。截至1996年,从制造商的销售数据来看,市面上已有数千台SPM在使用,其中一些具备分析磁盘驱动器盘片的特殊功能,例如用于标准磁盘驱动器盘片的真空吸盘,以及用于磁介质分析的专门操作模式。这些SPM可以与复杂的可编程控制器和分析软件配合使用,实现数据恢复过程的自动化。如果商用SPM价格过高,也可以花费约1400美元,使用个人电脑作为控制器来构建一个功能尚可的SPM。此外,日本还有一项关于磁盘擦除器的新专利,相关信息可查看 链接

从攻击者的角度来看,他们可能会评估是否有更便宜的替代方法来获取相同的数据。而对于磁介质的高级攻击,一篇1996年由奥克兰大学计算机科学系的Peter Gutmann撰写的论文《Secure Deletion of Data from Magnetic and Solid State Memory》是很好的参考资料,论文链接为 www.cs.auckland.ac.nz/~pgut001/secure_del.html

【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。
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