16、在线计算机数据盗窃的高级防护策略

在线计算机数据盗窃的高级防护策略

在当今数字化时代,计算机数据安全面临着诸多威胁,如病毒、特洛伊木马、间谍软件等。为了有效保护个人和企业的计算机数据安全,我们需要采取一系列高级防护措施。

1. 病毒、特洛伊木马和蠕虫防护

无论是否上网,病毒、特洛伊木马和蠕虫防护都是必不可少的,因为恶意移动代码常常通过光盘、软盘等途径传播。市面上有许多软件包可以提供这项服务,通常以低成本的年度订阅方式提供。为了确保防护效果,我们需要做好以下几点:
- 定期更新病毒检测签名文件 :至少每周更新一次。过去,利用安全漏洞可能需要几天或几周时间,而现在仅需几小时。因此,上周的病毒防护可能已经过时。
- 配置软件检查机制 :设置软件检查传入的电子邮件,特别是其中的附件。同时,对插入的软盘进行自动扫描,并定期(至少每月一次)对硬盘进行扫描。
- 订阅邮件列表服务 :例如卡内基梅隆大学CERT提供的服务,当发现严重的新安全问题时,该服务会发送电子邮件并提供有效的修复建议。要加入该邮件列表,可发送电子邮件至cert - advisory - request@cert.org,并在邮件主题中包含“SUBSCRIBE your e - mail - address”。
- 禁用电子邮件客户端软件中的HTML :HTML虽然能让某些传入的电子邮件看起来更美观,但它也是恶意代码潜入的主要途径。

以下是病毒、特洛伊木马和蠕虫的定义:
- 病毒 :是一种在用户不知情的情况下加载到计算机上,

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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