15、信息安全关键要点:从密码管理到职业认证

信息安全关键要点:从密码管理到职业认证

1. 密码管理

密码管理是信息安全的重要组成部分。有人乐于分享一切,但密码绝不在分享之列。坚决反对两种密码共享行为:一是在多个网站使用相同密码,二是将密码分享给他人。

使用多个独特密码虽难管理,但总好过因一个网站密码泄露而导致多个网站账户受威胁。可以使用密码管理器来安全地跟踪和存储这些密码。

选择密码管理器时,需考虑以下因素:
- 强数据加密,理想情况下使用至少 AES 256 位加密或更强的加密方式。
- 多因素认证(MFA),且最好提供多种认证选项。
- 解决方案是否对访问、数据损坏和操作问题进行监控。
- 是否可以随时随地访问密码管理器。

在选择密码时,长度是最重要的因素,建议密码至少 15 个字符,最好达到 20 个字符以上。避免使用简单的组合,如 “Fall2020!” 这类密码很容易被破解。一些密码管理器有密码生成功能,能生成随机字符串,但可能难以记忆。也可以选择一个他人难以猜到的短语作为密码,无需语法正确或有实际意义,如 “NittingCowDancesMoon!” 。

2. 防范网络钓鱼

大多数安全事件源于网络钓鱼。避免成为钓鱼受害者的方法是不点击邮件中的链接或打开附件。这说起来容易做起来难,可通过以下方式逐步实现:
- 营造不随意发送意外链接或附件的文化,建立内部文档存储库网站,并将其添加到每个人的书签中。在邮件中描述文档在内部网站的位置,如 “文档可在文档 > ProjectX > 设计” 下找到。
- 开展内部竞赛,鼓励员工寻找恶意邮件并通知安全团队,以满足人们对游戏和免费物品的兴趣

【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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