15、微软云安全防护:Defender for Cloud 与 Sentinel 深度解析

微软云安全防护:Defender for Cloud 与 Sentinel 深度解析

1. Microsoft Defender for Cloud 功能概述

1.1 高级网络强化

高级网络强化功能会分析流量通信模式,判断网络安全组(NSG)规则是否过于宽松,是否会因攻击面增加而带来威胁。它会跟踪三种潜在威胁:恶意内部人员、数据泄露和数据外泄。Azure 安全中心会报告所有威胁,并评估当前规则,必要时会提供增强安全性的建议。

1.2 文件完整性监控

该功能用于验证操作系统和应用软件的文件与注册表。它会跟踪文件变化,将文件的当前校验和与上次扫描结果进行对比,以判断是否有差异,进而确定这些变化是正常的还是恶意修改的结果。

1.3 Microsoft Defender for Containers

这是 Defender for Cloud 新增的方案,整合了两个已弃用的方案(容器注册表 Defender 和 Kubernetes Defender)并增加了新功能。在容器注册表方面,它可以扫描容器镜像的漏洞,在镜像推送到注册表时以及最近拉取后的每周进行定期扫描(过去 30 天内)。此外,该方案还增加了集群和主机级别的威胁检测。其中一个重要改进是使用 Daemon Set 替代 Log Analytics 代理,Daemon Set 在 Kubernetes 集群内运行,可保护使用虚拟机规模集(VMSS)的集群,且不再依赖 Defender for Servers 进行主机级检测。

1.4 威胁检测总结

Defender for Cloud 的威胁检测功能会提供检测到的威胁

【电能质量扰动】基于MLDWT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)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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