11、多边形模型:网络安全事件影响的几何投影方法

多边形模型评估网络安全事件影响

多边形模型:网络安全事件影响的几何投影方法

1. 贡献计算方程

在分析系统、攻击或对策的实体信息时,我们需要计算各维度的贡献值。其计算公式如下:
[Co(D, E) = \frac{\sum_{j=1}^{n} Y_j \times WF(Y_j)}{\sum_{i=1}^{n} X_i \times WF(X_i)}]
其中:
- (X) 为元素总数
- (Y) 为受影响元素
- (WF) 为加权因子

在实际应用中,以用户账户维度为例,其贡献值可评估为特定攻击影响的用户数量与系统中活跃用户总数的比值。同理,机密性维度的贡献值可评估为在给定时间段内表明机密性问题的警报数量与总警报数量的比值。对于空间上下文,可评估给定位置发生的事件数量与一段时间内报告的事件总数的比值。

2. 多边形实例

根据不同维度的信息,会得到各种几何实例,以下是不同维度对应的多边形实例:
- 一维 :将一个维度的贡献值绘制到多边形系统中会得到一条线段。例如,攻击 A1 影响了标准用户 U1 - U5(加权因子为 2)和管理员 U11 - U20(加权因子为 5),系统共有 30 个用户(U1 - U10 加权因子为 2,U11 - U30 加权因子为 5),该维度的贡献值为:
[Co(Dim1) = \frac{(5 \times 2) + (10 \times 5)}{(10 \times 2) + (20 \times 5)} = 0.5]
- 二维 :当有两个维度的信息时,会得到二维多边形(直角三角形)。例如,攻击影响 70%

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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