微软和谷歌投入300亿美元用于网络安全

谷歌和微软承诺未来五年内各投资150亿美元,合力提升网络安全,应对近期重大网络攻击。微软提供安全解决方案和技术援助,谷歌强化零信任及供应链安全,其他公司如Apple、IBM、亚马逊也采取行动提升防护措施和员工培训。

谷歌和微软表示,他们承诺在未来五年内共投资 300 亿美元用于网络安全发展,以应对一系列复杂的恶意网络活动针对所面临的威胁。

微软将在未来五年内投资 200 亿美元来提供先进的安全解决方案,此外还将提供 1.5 亿美元的技术服务来帮助联邦、州和地方政府升级安全保护。

谷歌将投资超过 100 亿美元来加强网络安全,包括扩大零信任计划、帮助保护软件供应链和增强开源安全。值得注意的是,这家搜索巨头在今年 6 月初宣布了一个名为软件工件供应链级别(SLSA或“salsa”)的框架,以保护软件供应链的完整性。

Apple将与 9,000 多家供应商合作,推动大规模采用多因素身份验证、漏洞修复、事件记录和安全培训。

IBM将在未来三年内培训 150,000 人网络安全技能,并将与 20 所历史悠久的黑人学院和大学合作,建立更加多样化的网络劳动力。

亚马逊将为所有亚马逊网络服务账户持有人提供一种多因素身份验证设备,以防止网络钓鱼和密码盗窃,无需额外费用。

虽然这些努力将如何在实践中展开还有待观察,但在最近几个月针对SolarWinds、微软、Colonial Pipeline、JBS和Kaseya 的一系列备受瞩目的网络攻击之后,这些承诺表明了优先考虑和提升网络安全的紧迫性。这些事件还促使美国总统乔拜登在 5 月发布行政命令,要求联邦机构对其网络安全防御进行现代化改造。(欢迎转载分享)

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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