16、企业环境中的DevSecOps转型与度量

企业环境中的DevSecOps转型与度量

1. DevSecOps转型的关键要点

1.1 明确转型价值并有效沟通

在进行DevSecOps转型时,理解并向所有参与者和利益相关者清晰传达转型的价值至关重要。不同的受众对转型价值的关注点不同:
- 企业的执行领导层和董事会更关注降低公司风险水平和加快产品上市时间。
- 开发人员看重自身能力的提升,以及能够更快速地推出创新功能。
- 安全工程师则重视将安全构建为整个组织的共同责任。

1.2 避免转型过度分散

曾经有一次DevOps转型尝试,由于过于雄心勃勃,成立了七个工作流,却没有专门的资源和资金支持。最终,团队成员的积极性和参与度逐渐下降,转型进展缓慢。这提示我们在转型过程中要合理规划,避免摊子铺得太大。

1.3 具备全新的思维模式

DevSecOps需要从将安全视为孤立部门的思维,转变为每个工程师都应将安全融入日常工作的思维。这种思维模式需要开放、透明、信任和协作的氛围,参与转型的每个人都应具备这些特质。

1.4 全员支持与领导引领

推动转型需要组织上下的支持,各个领域都需要有领导者涌现。无论在组织中担任什么角色,都有机会引领DevSecOps转型。转型和持续改进应成为日常工作的一部分。

2. DevSecOps转型的度量

2.1 度量的重要性

对于DevSecOps转型的成功而言,度量是关键。通过定义度量指标,可以明确转型的方向;跟踪这些指标的进展,能确保转型朝着正确的方向前进并取得预期结果。

2.

【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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