34、专业安全测试:OSSTMM 方法解析

专业安全测试:OSSTMM 方法解析

1. 安全问题的分类

在安全测试中,准确识别和分类各种安全问题至关重要。常见的安全问题类型包括漏洞(Vulnerability)、弱点(Weakness)、暴露(Exposure)、关注点(Concern)和异常(Anomaly)。

1.1 漏洞(Vulnerability)

漏洞是指机制中存在的可被利用以获取资产特权访问权限的缺陷。例如,在 0ºC 以下会变脆的门金属部件、无需真实拇指就能通过的指纹读取器、可随意发送垃圾邮件的邮件服务器,以及为方便吸烟而整天撑开后门的员工等情况,都属于漏洞范畴。

1.2 弱点(Weakness)

弱点是指任何配置错误、生存能力故障、可用性故障或未满足既定安全要求(无论是法律规定还是政策要求)的情况。比如,未按地区法律规定的时间保存交易数据的流程、门敞开一定时间却不响的防火门警报器,以及允许使用特制 TCP 数据包枚举内部系统的防火墙等,都可视为弱点。

1.3 暴露(Exposure)

暴露是指机制中存在的可被利用以获取有关数据、业务流程、人员或基础设施等敏感信息的非特权访问缺陷。它通常用于获取特权访问权限或进一步了解运营安全状态。例如,可通过锁机制内的声音变化获取密码的锁、提供目标网络 SNMP 信息的路由器、私人公司高管薪资的电子表格,以及显示组织电梯下次检查日期的网站等,这些暴露情况常被称为“信息泄露”。

1.4 关注点(Concern)

关注点是指任何安全不确定性,其中可见的网关或交互式访问点既不提供特权访问也不提供非特权访问,且没有明确的业务理由。例如,秘书随意透露

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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