18、网络安全威胁情报与蓝队协作:保障信息安全的关键要素

网络安全威胁情报与蓝队协作:保障信息安全的关键要素

1. 威胁情报的两步走策略

1.1 威胁情报概述

威胁情报旨在理解各类威胁,并助力领导层做出明智的安全决策。它并非仅关注新型威胁或与国家相关的威胁行为者,还包括深入了解针对组织基础设施、控制措施和检测机制的简单攻击,并有效防御这些攻击。

1.2 简化威胁情报工作

许多组织对威胁情报团队设定了不切实际的期望,实际上应保持简单。具体分为两步:
- 第一步:理解自身角色
- 人员层面 :威胁情报的核心是人。抛开昂贵的安全工具和团队,其关键在于与其他公司的情报分析师和安全专业人员建立关系。对于小企业而言,则是与其他小企业主建立联系,分享攻击者策略。
- 流程层面 :威胁情报可帮助组织根据自身的威胁态势对威胁和攻击技术进行优先级排序。紫队凭借威胁情报,对具有攻击组织意图、能力和机会的威胁进行优先级排序,涵盖从勒索软件、电子犯罪到与国家相关的行为者等。
- 技术层面 :威胁情报不仅依赖公开的威胁行为者报告,组织还可综合利用内部攻击数据、行业垂直攻击数据、共享组数据、公开的威胁行为者报告、开源情报等。了解组织特定攻击的一个良好开端是查看电子邮件攻击数据,包括被阻止和已交付的攻击活动。

  • 第二步:解决他人问题
    • 利益相关者 :威胁情报不局限于 MITRE ATT&CK,并非所有威胁情报
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值