14、DevSecOps:企业转型的关键路径

DevSecOps:企业转型的关键路径

1. DevSecOps治理自动化

在如今的企业环境中,DevSecOps治理自动化是一个极具潜力的领域。它不仅能为企业节省数百万美元的成本,还能让工程师将更多时间投入到产品和服务的开发中,减少证据收集和手动合规活动的繁琐工作。然而,这也是一个尚未充分发展的领域,许多公司虽然已经采用了DevSecOps实践,但在治理自动化方面仍未起步。

1.1 跨团队协作

治理自动化的关键在于协作。企业需要与内外部合作伙伴建立紧密的合作关系,将他们视为合作伙伴,而非监管机构。特别是要在审计、安全、开发和站点可靠性工程等团队之间搭建桥梁,尽管这些团队的关注点和工作方式可能不同,但他们的最终目标都是降低企业风险。

1.2 构建基础

为治理自动化创建坚实的基础至关重要。变更管理和身份与访问管理(IAM)是许多合规要求的核心。如果企业能够以标准化的方式做好这两件事,将为治理自动化之旅奠定良好的基础。

1.3 自动化工具与技术

在这个基础之上,企业可以构建治理自动化和相关工具。新的工具正在迅速涌现,以协助治理自动化。持续集成/持续部署(CI/CD)管道将发挥核心作用,许多合规要求可以在部署过程中使用常见的框架(如Rego和OPA)进行验证。此外,还可以围绕企业环境进行额外的自动化,将风险映射到控制措施,再将控制措施映射到证据,从而无缝验证合规性,确保系统安全。

下面是一个简单的mermaid流程图,展示了治理自动化的基本流程:

graph LR
    A[变更管理与IAM
【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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