28、软件安全漏洞处理与版本发布指南

软件安全漏洞处理与版本发布指南

1. CVE 相关介绍

CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)条目本身并不包含漏洞的完整描述以及防护方法,而是提供简要总结和外部资源引用列表,人们可通过这些外部资源获取更详细信息。 cve.mitre.org 的主要目的是为每个漏洞提供唯一名称,并为人们获取更多相关数据提供清晰途径。例如,可查看 cve.mitre.org/cgi-bin/cvename.cgi?name=2014 - 0160 了解具体条目示例。需要注意的是,引用信息可能非常简洁,来源常以隐晦缩写形式呈现,这些缩写的解释可在 cve.mitre.org/data/refs/refkey.html 查看。

若漏洞符合条件,可申请 CVE 编号。申请步骤如下:
1. 可按照 cve.mitre.org/cve/request_id.html 的说明进行申请。
2. 若项目中有人已获取过 CVE 编号,或认识有相关经验的人,可让他们帮忙申请。因为 CVE 编辑委

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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