19、企业移动与 BYOD 网络安全及有效防御策略

企业移动与 BYOD 网络安全及有效防御策略

企业移动与 BYOD 安全风险及应对措施

系统管理风险与防护

企业若允许从非管理的移动设备或自带设备(BYOD)进行系统管理,需考虑这些设备被攻击的可能性更高。若设备被攻击,使用受攻击设备进行系统管理可能会带来严重的负面后果。企业可通过以下方式降低风险:
1. 强身份验证 :系统管理员使用与管理用移动设备分离的令牌进行强身份验证。
2. 设备识别与指纹识别 :对被授权进行系统管理的移动和 BYOD 端点进行设备识别和指纹识别。
3. 虚拟专用网络(VPN)连接 :系统管理员活动使用 VPN 连接,以便企业网络边界保护能监控设备的所有进出流量。
4. 增加日志记录和审计 :对系统管理员活动进行更多的日志记录和审计,以捕捉潜在的恶意或攻击活动。
5. 网络级异常检测 :检测来自未授权主机或已知恶意模式和工具的系统管理连接。

网络安全

移动和 BYOD 设备通常从企业外部获取连接,访问互联网时不受企业网络“边界”保护。若设备被攻击并与外部命令和控制网络或僵尸网络交互,企业可能无法看到流量或检测到设备被攻击。企业可采取以下措施:
1. 监控流量 :利用企业网络环境监控来自移动和 BYOD 设备的互联网流量,寻找被攻击的迹象,如来自意外位置或国家的异常连接模式。
2. 强制使用 VPN

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略
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